第一次 PyTorch 计算
一个诊断脚本、一份有限的报告，以及 2 × 2 计算及其梯度的预期结果。
python kernodeck-diagnostic-v1.py --device cpu提供 CPU 报告：已验证的损失值 196。同时提供 RTX 5070 上的 CUDA 检查；该检查并不测量目录中的产品。如果您未指定 CPU，脚本会要求使用 GPU。
DOCUMENTATION / KERNODECK
从仓库到结果。
准备好你的项目，理解其执行过程，并保留有用的证据。在资料库中选择一个问题，或从首次启动路径开始。
入门路径
一次清晰可读的首次运行。
准备输入、重新运行相同的代码，然后在扩大规模之前验证结果。
运行 / V1
两种方法，各自的文件。
阅读协议、查看证明，然后将代码适配到您的项目。
可验证的断点续训
一次小型训练、24 行合成数据、一次连续训练/断点续训的对比，以及一次阴性对照。
python -B verify_resume.py --output runs/preuve-cpu在已安装 PyTorch 和 NumPy 的情况下，从解压后的文件夹运行，输出到一个新文件夹。所提供的证明在 CPU 上对比了 10 个步骤与 5 + 5 个步骤；它并不验证 GPU、AMP 或分布式训练。