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新工具 trainlint 在不运行代码的情况下发现细微的 ML 错误

一个名为 trainlint 的新静态分析工具已被开发出来，用于识别机器学习训练和评估代码中的常见错误。它检查诸如拆分前的数据泄露、评估模式的错误使用以及损失函数的处理不当等问题，而无需访问模型或数据。该工具使用 `ast` 模块解析 Python 代码，目前支持 PyTorch 和 scikit-learn，旨在防止不会导致运行时崩溃的细微错误。