debug:tensorflow

SKILL.md

This skill provides a systematic approach to debugging TensorFlow applications, covering common error patterns, debugging tools, and resolution strategies.

| 2.16.x | 3.9-3.12 | 12.3 | 8.9 | | 2.15.x | 3.9-3.11 | 12.2 | 8.9 | | 2.14.x | 3.9-3.11 | 11.8 | 8.7 | | 2.13.x | 3.8-3.11 | 11.8 | 8.6 | | 2.12.x | 3.8-3.11 | 11.8 | 8.6 |

TensorFlow 및 Keras 문제를 체계적으로 디버그합니다. 이 기술은 텐서 형태 불일치, GPU/CUDA 감지 실패, 메모리 부족 오류, 손실 함수의 NaN/Inf 값, 기울기 소멸/폭발, 저장된 모델 로딩 오류, 데이터 파이프라인 병목 현상 등을 포함한 기계 학습 문제를 진단하고 해결하는 데 도움이 됩니다. tf.debugging 어설션, TensorBoard 프로파일링, 즉시 실행 디버깅 및 버전 호환성 지침을 제공합니다. 출처: snakeo/claude-debug-and-refactor-skills-plugin.

터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/snakeo/claude-debug-and-refactor-skills-plugin --skill debug:tensorflow 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다

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