Modelle
Richten Sie einen OpenAI-kompatiblen oder Anthropic-Endpunkt mit Basis-URL und gegebenenfalls API-Schlüssel ein. Testen Sie die Verbindung. Ein lokaler Modellserver muss laufen; entfernte Werkzeuge können Daten separat übertragen.
Ermittle eine gemeinsame Tensorform anhand der letzten Dimensionen und erweiterbarer Einheitsachsen.
Richten Sie einen OpenAI-kompatiblen oder Anthropic-Endpunkt mit Basis-URL und gegebenenfalls API-Schlüssel ein. Testen Sie die Verbindung. Ein lokaler Modellserver muss laufen; entfernte Werkzeuge können Daten separat übertragen.
Wählen Sie einen Ordner und lassen Sie die betreffenden Dateien vor einer Änderung lesen. Legen Sie Ziel und Grenzen der Aufgabe fest.
Prüfen Sie Änderungen und Befehlsausgaben. Führen Sie die Projektprüfungen aus, bevor Sie das Ergebnis übernehmen; erzeugter Code ist nicht automatisch getestet.
from itertools import zip_longest
def broadcast_shape(a, b):
a, b = tuple(a), tuple(b)
if any(type(d) is not int or d < 0 for d in a + b):
raise ValueError("dimension.invalid")
result = []
for left, right in zip_longest(reversed(a), reversed(b), fillvalue=1):
if left == right or right == 1:
result.append(left)
elif left == 1:
result.append(right)
else:
raise ValueError("shape.incompatible")
return tuple(reversed(result))