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generated_at: 2026-02-02 10:40:00
metrics:
  claims_total: 12
  claims_with_evidence: 12
  claims_without_evidence: 0
confidence_derived: 1.00
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# 根拠レポート：19-NanTensorHook

## 本レポートについて

### 目的
本レポートは、生成された設計書・ドキュメントの信頼性を検証し、人間レビュアーが効率的にレビューできるようにすることを目的としています。

### チェック方法
以下の観点でドキュメントの内容（Claim：主張）を検証しています：

1. **根拠の有無確認**：各主張に対して、ソースコード・既存設計書・要件定義書などの根拠（Evidence）が存在するか
2. **根拠との整合性**：主張の内容が根拠と矛盾していないか
3. **網羅性**：参照すべき情報源を適切にカバーしているか

### 信頼度スコアの算出
- **confidence_derived** = 根拠あり件数 / 総主張件数
- 状態「○」：根拠あり、「△」：根拠不足または要確認

### 本レポートの使い方
1. まず「サマリー」で全体の信頼度と優先レビュー項目を確認
2. 「Claims と根拠の対応」で △ の項目を重点的にレビュー
3. 「不足情報」で補完が必要な情報源を確認

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## 1) サマリー（まず見るところ）
- 総合信頼度（derived）：**1.00**
  - 根拠あり：12 / 12、根拠なし：0
- 優先レビュー（高）
  - 特になし（全主張に根拠あり）

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `tensorflow/python/training/basic_session_run_hooks.py` 行761-789（NanTensorHookクラス全体）
- E-02: `tensorflow/python/training/basic_session_run_hooks.py` 行754-757（NanLossDuringTrainingError）
- E-03: `tensorflow/python/training/session_run_hook.py` 行253-259（SessionRunContext.request_stop）
- E-04: `docs/code-to-docs/通知一覧/通知一覧.csv` 行20（No.19のエントリ）

## 3) Claims と根拠の対応（レビューの主戦場）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-01 | fail_on_nan_lossデフォルトTrue | E-01 行767 | ○ |
| C-02 | before_runでloss_tensorをSessionRunArgsとして要求 | E-01 行777-778 | ○ |
| C-03 | np.isnanでNaN判定 | E-01 行781 | ○ |
| C-04 | fail_on_nan_loss=True時にlogging.error | E-01 行784 | ○ |
| C-05 | fail_on_nan_loss=True時にNanLossDuringTrainingError送出 | E-01 行785 | ○ |
| C-06 | fail_on_nan_loss=False時にlogging.warning | E-01 行787 | ○ |
| C-07 | fail_on_nan_loss=False時にrequest_stop | E-01 行789 | ○ |
| C-08 | エラーメッセージは"Model diverged with loss = NaN." | E-01 行782 | ○ |
| C-09 | NanLossDuringTrainingErrorはRuntimeError継承 | E-02 行754 | ○ |
| C-10 | NanLossDuringTrainingErrorの__str__は"NaN loss during training." | E-02 行756-757 | ○ |
| C-11 | request_stopはSessionRunContextの内部フラグ設定 | E-03 行253-259 | ○ |
| C-12 | 毎ステップloss_tensorを評価 | E-01 行777-778 | ○ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- 特になし

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - シンプルなロジックで全主張がソースコードで確認できる

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] np.isnanが多次元テンソルに対して正しく動作するか確認
- [ ] MonitoredSessionがNanLossDuringTrainingErrorを適切にハンドリングするか確認
