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Seleziona una cartella e chiedi all’assistente di leggere i file interessati prima di modificarli. Definisci obiettivo e limiti dell’attività.
Deduci una forma comune dei tensori confrontando le dimensioni finali ed espandendo gli assi unitari. Prova scalari e assi vuoti con dimensioni unitarie, rifiutando dimensioni incompatibili, negative o frazionarie.
Seleziona una cartella e chiedi all’assistente di leggere i file interessati prima di modificarli. Definisci obiettivo e limiti dell’attività.
Scegli un endpoint compatibile. Gli strumenti disponibili e la qualità delle risposte dipendono dal modello e dal server configurati.
Controlla le modifiche e l’output dei comandi. Esegui le verifiche del progetto prima di accettare il risultato: il codice generato non è automaticamente collaudato.
Confronta il comportamento effettivo con il risultato atteso. Se una verifica fallisce, indaga la causa prima di altre modifiche.
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))Controlla prima di applicare. Controlla le modifiche e l’output dei comandi. Esegui le verifiche del progetto prima di accettare il risultato: il codice generato non è automaticamente collaudato.