深度学习模型代码书写指导和建议
在深度学习模型开发中，确保 输入张量的维度和表示意义正确对齐 是至关重要的。以下是详细的指导和建议，帮助你在开发过程中减少错误，提高代码的健壮性。
1. 理解输入和输出张量的维度与含义
1.1 明确每个张量的含义和维度
- 在设计模型之前，确保了解每个张量的维度顺序和每个维度的意义。
- 例如：
[N, C, H, W]表示图片数据（样本数、通道数、高度、宽度）。[*, N_seq, N_res, C_m]表示 MSA（多序列比对）数据。
- 例如：
1.2 记录维度变化
- 在代码注释中清晰地记录输入输出张量的维度：
# Input: [N, C, H, W]
# Output: [N, C_out, H_out, W_out]
2. 在实现中应注意的关键点
2.1 保持维度的一致性
- 张量操作如：加法、乘法 等需要确保操作的张量在维度上兼容。
- 在操作之前，检查维度是否匹配：
assert tensor1.shape[-1] == tensor2.shape[-1], "Dimension mismatch in last axi