`Tensor.mean` missing backward implementation
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评估
- 难度
- 2/5
- 预计耗时
- 1-3 小时
- 新手友好度
- 75/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 描述清楚
- 活跃度
- 活跃
- 技术栈
- python
调研方向
从 leanpass/tensor.py 开始，阅读 mean 方法，尤其是其中尚未完成的 if self.requires_grad: 代码块。检查相邻的张量运算如何定义 backward 闭包，然后验证在 mean 支持的 loss 计算中，梯度是否会经过 mean 传播。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
File: leanpass/tensor.py
The mean method in leanpass/tensor.py ends with an unfinished block (if self.requires_grad:) and never defines a backward closure. Consequently, gradients never flow through a mean operation, breaking many loss calculations that rely on it.
Filed automatically by ai-issue-scan.
- 主要语言
- Python
- 星标
- 16
- 派生
- 1
- 平均合并
- 2 天 8 小时
- 30 天内合并 PR
- 5
环境准备
- 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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