1.1.2.2 算法与表示层：如何输入、输出与转换？
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1.1.2.2 算法与表示层：如何输入、输出与转换？ 1.1.2.2 算法与表示层：如何输入、输出与转换？——一个被低估的“边界对齐”故障，如何用三行 NumPy 代码救回整条推理流水线 你有没有遇到过这样的时刻： 模型在训练集上准确率 98.7%，验证集掉到 82.3%，测试集直接崩到 64.1%； 你反复检查 loss 曲线、梯度直方图、学习率调度，甚至重写了 DataLoader 的 shuffle 逻辑； 直到某天深夜，你把 下的中间特征 dump 出来，用 逐层比对——发现第 3 层输出的浮点值，在 CPU 和 GPU 上居然存在 1e-5 量级的系统性偏差；
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