Tensor.tensorOf methods can return unzeroed memory
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- Lenguaje dominante
- Java
- Estrellas
- 928
- Forks
- 227
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Descripción
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.
Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Línea de trabajo
Comience con Tensor.of(Class, Shape, long) y Tensor.of(Class, Shape), y luego reproduzca el problema usando TFloat32.tensorOf(Shape.of(2,2)). Confirme que los tensores recién creados contienen únicamente ceros, incluidos los tensores creados mediante los métodos tensorOf relacionados, y añada o ejecute una comprobación de regresión si el código circundante proporciona una.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- java
- Área
- machine-learning
- Tipo de issue
- Error
- Dificultad
- 2/5
- Tiempo estimado
- 1-3 horas
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Bien especificado
- Aptitud para principiantes
- 45/100