系統性地調查並修復程式碼庫中的錯誤：閱讀錯誤追蹤（tracebacks）、縮小故障範圍，並應用與語言相適應的偵錯策略。包含針對 Python 與機器學習（ML）的特定檢查（NaNs、infs、形狀不匹配、CUDA 錯誤、異常的損失曲線、匯入/相依性問題）。當使用者回報錯誤、非預期行為、模型無法訓練或要求調查…
系統性地調查並修復程式碼庫中的錯誤：閱讀錯誤追蹤（tracebacks）、縮小故障範圍，並應用與語言相適應的偵錯策略。包含針對 Python 與機器學習（ML）的特定檢查（NaNs、infs、形狀不匹配、CUDA 錯誤、異常的損失曲線、匯入/相依性問題）。當使用者回報錯誤、非預期行為、模型無法訓練或要求調查 bu...
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