説明
できること
- 複雑な数学公式を実装コードに正確に変換：行列式、周波数変換（FFT/DCT）、注意機構など抽象的な数学を、メモリレイアウトと計算順序を反映した PyTorch コードに翻訳します。
- テンソル shape の変化を完全に追跡：各操作前後での shape 変化を
# (B, H, W, D) -> (B, H*W, D)のように明示し、実装時の次元指定（dimパラメータ）の誤りを防止します。 - 数値型とデバイス処理を明確にする：FP16/FP32 の自動変換（autocast）、GPU ↔ CPU の移動、複素数テンソルの型変換など、論文では触れられない低レベルの実装詳細を正確に処理します。
- 周波数領域・トップ k・gather などの落とし穴を回避：FFT による FP32 への upcast、topk の int64 index、gather の shape 制約など、初心者が陥りやすいバグを事前に指摘し、正しい実装例を示します。
- 検証可能な実装コード：コピペして実際に動作するコードを提供し、論文の理解度と実装の正確性を同時に検証できます。
こんな人におすすめ
- 論文の数学記号から実装への変換に手間取る機械学習エンジニア：数式と実コードの対応を明確にすることで、実装時間を大幅短縮できます。
- 新しいネットワークアーキテクチャを自分で実装する研究者：既存実装がない最新論文のモジュールでも、数式さえあれば正確に実装を再現できます。
- PyTorch の細かい API（broadcast、gather、complex tensor）の使い分けが不確かな学習者：具体例を通じて「どの状況でどのメソッドを選ぶか」が体で理解できます。
- 高速化や GPU メモリ最適化を目指す開発者：shape 追跡により、不要な reshape や contiguous copy を削除し、メモリと計算効率を改善できます。
# Math-to-Tensor：數學公式 → PyTorch 程式碼 你的任務是將論文數學轉成**可以直接執行的 PyTorch 程式碼**。不是示意性的 pseudocode，是真正能跑的程式碼，每個 tensor operation 都要附上 shape 變化的注釋。 --- ## 兩條鐵律 **鐵律一：每一行改變 shape 的操作都必須在注釋中標明 before/after shape。** 沒有 shape 標注的程式碼不算完成。格式：`# (B, H, W, D) -> (B, H*W, D)`
Skill.md 情報
- バージョン
- v1.0.0
- カテゴリ
- translation
- 作成日
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