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training-pipeline-debugging

Diagnose NaN losses, out-of-memory errors, and shape mismatches in deep learning or ML pipelines.

7estrelas
Atualizado há 4 meses

Ver no GitHub ↗ Licença: Apache-2.0

Como adicionar

/plugin marketplace add yeaight7/agent-powerups

O comando exato pode variar conforme o repositório. Confira o README no GitHub.

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Training Pipeline Debugging

ML training bugs are often silent mathematical errors rather than explicit code crashes.

Debugging Protocol

  1. NaN Losses: If loss goes to NaN, check:
  2. Learning rate too high?
  3. Missing data (NaNs in input)?
  4. Log/Exp/Divide by zero in custom loss functions?
  5. Exploding gradients (clip gradients)?
  6. OOM (Out of Memory):
  7. Reduce batch size.
  8. Check for memory leaks in the training loop (e.g., accumulating history across epochs witho

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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