Tensor.tensorOf methods can return unzeroed memory
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
- Vorherrschende Sprache
- Java
- Sterne
- 928
- Forks
- 227
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
System information
- Have I written custom code (as opposed to using a stock example script provided in TensorFlow): Yep
- OS Platform and Distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04): macOS
- TensorFlow installed from (source or binary): binary
- TensorFlow version (use command below): 0.3.1
Describe the current behavior
Tensor.of(Class,Shape,long) and Tensor.of(Class,Shape) return a Tensor which has not been zeroed. This is used by the various tensorOf methods on things like TFloat32.
Describe the expected behavior
Tensors should be initialised to be all zero the same way any other Java object is.
Code to reproduce the issue
Run TFloat32.tensorOf(Shape.of(2,2)) and you'll likely get some junk in there. I was allocating things (16,10) but the size is irrelevant.
I was building a one hot vector to use as the target for a training run, and I expected to get an all zero tensor back, so I only set the 1s. The model was very confused by the true labels having NaNs in.
Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Beginnen Sie mit Tensor.of(Class, Shape, long) und Tensor.of(Class, Shape), und reproduzieren Sie dann das Problem mit TFloat32.tensorOf(Shape.of(2,2)). Bestätigen Sie, dass neu erstellte Tensoren ausschließlich Nullen enthalten, einschließlich Tensoren, die über die zugehörigen tensorOf-Methoden erstellt wurden, und fügen Sie eine Regression-Prüfung hinzu oder führen Sie eine solche aus, falls der umgebende Code eine bereitstellt.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- java
- Bereich
- machine-learning
- Issue-Typ
- Bug
- Schwierigkeit
- 2/5
- Geschätzter Aufwand
- 1-3 Stunden
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Klar beschrieben
- Anfängerfreundlichkeit
- 45/100