tensorflow / tensorflow/java

Tensor.tensorOf methods can return unzeroed memory

Đang mở
#271 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Ngôn ngữ chính
Java
Star
928
Fork
227
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Mô tả

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.

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu với Tensor.of(Class, Shape, long) và Tensor.of(Class, Shape), sau đó tái hiện vấn đề bằng TFloat32.tensorOf(Shape.of(2,2)). Xác nhận rằng các tensor mới được tạo chỉ chứa các số 0, bao gồm cả các tensor được tạo thông qua những phương thức tensorOf liên quan, và thêm hoặc chạy một kiểm tra hồi quy nếu mã xung quanh có cung cấp kiểm tra này.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Đánh giá

Công nghệ
java
Lĩnh vực
machine-learning
Loại issue
Lỗi
Độ khó
2/5
Thời gian dự kiến
1-3 giờ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Độ rõ ràng
Đặc tả rõ ràng
Mức phù hợp với người mới
45/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.