debug:pytorch

SKILL.md

This guide provides systematic approaches to debugging PyTorch models, from common tensor errors to complex training issues.

Depurar problemas de PyTorch sistemáticamente. Úselo cuando encuentre errores de tensor, errores de falta de memoria de CUDA, problemas de gradiente como pérdida de NaN o gradientes explosivos, discrepancias de forma entre capas, conflictos de dispositivos entre CPU y GPU, problemas de gráficos de autogradación, problemas de DataLoader, discrepancias de tipos o inestabilidades de entrenamiento en flujos de trabajo de aprendizaje profundo. Fuente: snakeo/claude-debug-and-refactor-skills-plugin.

Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/snakeo/claude-debug-and-refactor-skills-plugin --skill debug:pytorch Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor

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