Modele
Dodaj endpoint zgodny z OpenAI lub Anthropic, podając bazowy URL i klucz API, jeśli jest wymagany. Sprawdź połączenie. Lokalny serwer modelu musi działać; zdalne narzędzia mogą przesyłać dane oddzielnie.
Wyznacz wspólny kształt tensorów przez porównanie końcowych wymiarów i rozwijanie osi jednostkowych.
Dodaj endpoint zgodny z OpenAI lub Anthropic, podając bazowy URL i klucz API, jeśli jest wymagany. Sprawdź połączenie. Lokalny serwer modelu musi działać; zdalne narzędzia mogą przesyłać dane oddzielnie.
Wybierz folder i poproś asystenta o przeczytanie odpowiednich plików przed ich zmianą. Określ cel oraz granice zadania.
Sprawdzaj zmiany i wyniki poleceń. Uruchom testy projektu przed zaakceptowaniem rezultatu; wygenerowany kod nie jest automatycznie przetestowany.
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))