debug:pytorch

SKILL.md

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

Déboguez systématiquement les problèmes de PyTorch. À utiliser en cas d'erreurs de tenseur, d'erreurs de mémoire insuffisante de CUDA, de problèmes de gradient tels que la perte de NaN ou l'explosion de gradients, d'incompatibilités de forme entre les couches, de conflits de périphérique entre le CPU et le GPU, de problèmes de graphes automatiques, de problèmes de DataLoader, d'incompatibilités de types ou d'instabilités de formation dans les flux de travail d'apprentissage en profondeur. Source : snakeo/claude-debug-and-refactor-skills-plugin.

Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/snakeo/claude-debug-and-refactor-skills-plugin --skill debug:pytorch Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code ou Cursor

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