qwen生成pytorch代码时需手动添加model.train()/eval()、windows下dataloader设num_workers=0、避免测试集调用fit_transform、epoch末加torch.cuda.empty_cache()。
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Qwen 生成机器学习代码时，model.train() 和 model.eval() 必须手动加
Qwen（如 Qwen2、Qwen3）本身是大语言模型，不内置 PyTorch 的训练状态切换逻辑。它可能生成带 loss.backward() 的代码，但常漏掉训练/验证阶段的模式切换——这会导致 BatchNorm 和 Dropout 行为异常，训练结果不可复现。
实操建议：
- 只要代码里出现
model.forward()或model(input)，且上下文涉及训练循环或验证逻辑，就立刻检查是否包裹了model.train()或model.eval() - 常见错误现象：
val_loss波动极大、accuracy在验证集上突然暴跌、模型在测试时表现远差于训练时 - PyTorch 1.12+ 对未设模式的调用会发 warning，但 Qwen 生成的代码通常不捕获或处理这类提示
用 Qwen 写 torch.utils.data.DataLoader 时，num_workers > 0 在 Windows 上大概率报错
Qwen 常默认写 num_workers=4，这在 Linux/macOS 没问题，但在 Windows 下会触发 BrokenPipeError 或子进程卡死——因为 Windows 用 spawn 而非 fork 启动 worker，对全局变量和模块导入更敏感。
实操建议：
- Windows 用户生成 DataLoader 代码后，第一件事是把
num_workers改成0（单进程），确认能跑通再逐步尝试1 - 若必须多进程，确保所有数据加载逻辑（尤其是自定义
Dataset）都在if __name__ == "__main__":保护下，且不依赖未序列化的对象（如 open 文件句柄、lambda 函数） - Qwen 生成的
Dataset.__getitem__若含 PIL 图像读取或 numpy 随机操作，容易因跨进程状态不一致导致静默错误
Qwen 输出的 sklearn 代码常混淆 fit_transform() 和 transform() 的调用时机
它容易在测试集上直接调用 scaler.fit_transform(X_test)，这属于数据泄露：用测试数据估计了缩放参数，导致评估结果虚高。
实操建议：
- 训练集必须用
fit_transform()，测试集只能用transform()；验证集同理 - 典型错误现象：
test_score显著高于val_score，尤其在小数据集上 - 如果 Qwen 生成了 pipeline 代码，检查是否用了
sklearn.pipeline.Pipeline—— 它能自动约束 fit/transform 顺序，比手写更安全
Qwen3 生成的 PyTorch 训练循环，torch.cuda.empty_cache() 很少出现但很关键
大模型微调或 batch size 较大时，GPU 显存碎片化严重。Qwen 默认不插这个调用，而用户自己也常忽略——结果就是训练中途爆显存，报错 OutOfMemoryError: CUDA out of memory，但 nvidia-smi 显示显存占用并不满。
实操建议：
- 在每个 epoch 结束后、验证前加一句
torch.cuda.empty_cache()，成本极低，能缓解 70% 以上的碎片性 OOM - 不要放在每次
loss.backward()后——太频繁反而拖慢速度 - 注意：该函数只对 CUDA 生效，CPU 模式下无作用；Qwen 生成的代码若没指定 device，默认可能走 CPU，得先确认
model.to("cuda")是否存在
