PyTorch corrige el backward de la pérdida Huber con entradas de tipos mixtos
La pull request #192027 de PyTorch corrige un fallo en el cálculo de gradientes (backward) de `huber_loss`, que antes lanzaba error si las entradas tenían dtypes distintos. El cambio aplica promoción de tipos, resolviendo el issue #76646, y ya aparece integrado en las ramas `viable/strict` y `trunk`. Según las fuentes, el entrenamiento con tensores de distinta precisión ya no se interrumpe por este motivo; no se indican cifras de impacto ni la versión en la que estará disponible.
Fuentes
- GitHub pytorch/pytorchpytorch/pytorch: viable/strict/1792040002: Fix huber loss backward for mixed inputs (#192027)
- GitHub pytorch/pytorchpytorch/pytorch: trunk/2b0c4f59ccd6d695a849965e24aaadab868e2c3e: Fix huber loss backward for mixed inputs (#192027)