Duplicate and incomplete definitions of `_graph_nodes` and `grad_check`
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评估
- 难度
- 2/5
- 预计耗时
- 1-3 小时
- 新手友好度
- 65/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 描述清楚
- 活跃度
- 冷清
- 技术栈
- numpy, python
调研方向
首先阅读 leanpass/tensor.py，比较 _graph_nodes 和 grad_check 的两个定义；检查文档中声明的返回类型和现有测试。在删除重复项并完成梯度检查后运行相关测试。完成意味着每个函数仅保留一个正确的定义，且 grad_check 返回文档中声明的错误元组。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
File: leanpass/tensor.py
The file defines _graph_nodes and grad_check twice. The second definitions overwrite the first ones, but the second grad_check is truncated (numeric[node] = ) and contains several bugs (calls node.zero_grad_all(), uses undefined self.zero_grad_all(), mismatched return types). This makes the gradient‑checking utility unusable and may silently break other code that expects the original implementation.
Fix: Remove the duplicated definitions. Keep a single, correct implementation of _graph_nodes (the first one is fine) and a complete, tested grad_check that:
- Uses
self.zero_grad_all()to clear grads. - Computes numerical gradients correctly (e.g., using
np.sum(plus) - np.sum(minus)for scalar outputs). - Returns a list of error tuples as documented.
File: leanpass/tensor.py
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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