复现 EstraNet 时data_utils.py 里的np.split(self.traces, split_idx, axis0)打印分块前后一样split_idx是空列表。先别急着改源码打开 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentestranet_np_split 注册并创建 Key把 Codex 的 Base URL 填成 https://taotoken.net/api让它对照 data_utils.py 逐行解释。这里要先拆成两件事input_length5时max_split_size过大导致range()为空以及GetTFRecords里dataset.concatenate(temp_dataset)没有重新赋值。前者多数情况下是 no-op后者在只有一块数据时也不会暴露但换成多块数据集就会让训练只吃到第一块。TaoToken 只提供 Key 和兼容通道不替np.split分块也不会替你判断shift该不该执行它解决的是 Codex 在对照源码、生成验证脚本时被官方额度、多 Key、切模型卡住的问题。下面的路径按“先复现打印、再配 Codex、再逐行对照、最后回到 ASCAD.h5 验证”来走。1. 复现 data_utils.py 里 split_idx 为空的打印1.1 input_length5 时 max_split_size 为什么是 4 亿原文的类初始化里self.input_length被用于两个地方截取 traces 的列数以及计算分块阈值。计算式是max_split_size 2000000000 // self.input_length split_idx list(range(max_split_size, self.num_samples, max_split_size))当input_length5max_split_size等于400000000。ASCAD.h5 的 Profiling_traces 通常只有几万到几十万条self.num_samples远小于 4 亿。Python 的range(start, stop, step)在 start 已经大于 stop 时返回空序列所以split_idx是[]。这个设计原本是想让单块 traces 的元素数量不超过约 2e9但应对小数据集时不会触发切分属于预期行为。需要注意这里的 2000000000 是元素层面的经验阈值不是“必须切块”的指令如果只是想验证分块逻辑应该临时调小max_split_size而不是怀疑np.split坏了。1.2 np.split 收到空列表时返回什么np.split的第二个参数既可以是整数也可以是分割点列表。传空列表时它不会切任何一刀而是返回一个只含原数组的列表。也就是说import numpy as np traces np.zeros((50000, 5)) split_idx [] chunks np.split(traces, split_idx, axis0) print(type(chunks)) # class list print(len(chunks)) # 1 print(chunks[0].shape) # (50000, 5)这解释了为什么打印self.traces[0].shape和分块前一模一样self.traces从 ndarray 变成了 list但self.traces[0]仍是完整数组。如果代码后面写的是self.traces.shape反而会报AttributeError原文用self.traces[0].shape时恰好绕开了这个问题。把这一点交给 Codex 对照时最好让它明确回答“空split_idx下len(self.traces)是多少”而不是只回答“没有分块”。1.3 用最小脚本确认分块前后不是同一回事复制下面这段到本地check_split.py只依赖 numpy先把np.split的行为钉死import numpy as np num_samples 50000 input_length 5 max_split_size 2000000000 // input_length split_idx list(range(max_split_size, num_samples, max_split_size)) traces np.random.randn(num_samples, input_length) print(max_split_size:, max_split_size) print(split_idx:, split_idx) chunks np.split(traces, split_idx, axis0) print(chunks:, len(chunks)) print(first shape:, chunks[0].shape)输出里split_idx是[]chunks是 1。若你把max_split_size临时改成10000再跑一次会看到 5 块每块 10000 行。这个对照实验能帮你分清“空分块是正常短路”和“分块后拼接没生效”两件事。做完后把输出贴回 Codex让它结合data_utils.py的__init__继续解释不要让它猜 ASCAD.h5 的实际样本数。2. 把 Codex 接到 TaoTokenconfig.toml 与最小验证2.1 打开 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 创建 YOUR_API_KEYCodex 本身不负责给你模型额度你要先准备一把可用的 Key。打开 TaoToken按控制台提示创建 API Key记成占位符YOUR_API_KEY。创建后把 Key 放到环境变量里不要写进data_utils.py也不要提交到仓库。Linux 或 macOSexport TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEYWindows PowerShell$env:TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY模型 ID 不要凭记忆写去模型广场看当时可用的 ID再填到下一节的model字段。Base URL 只用https://taotoken.net/api末尾不要带/v1也不要把注册页地址填进配置文件。2.2 ~/.codex/config.toml 里填 base_url https://taotoken.net/apiCodex 读取的是自己的配置文件不是 Claude Code 的ANTHROPIC_*环境变量。把下面这段写进~/.codex/config.tomlWindows 通常在C:\Users\你的用户名\.codex\config.tomlmodel YOUR_MODEL_ID model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY这里model填模型广场里看到的 IDmodel_provider和表名保持一致。保存后重新打开一个终端让环境变量生效再启动codex。如果你之前给 Codex 配过别的model_provider先注释掉旧段避免同一个配置文件里有两个 provider 名字冲突。排障时不要同时改data_utils.py和 Codex 配置先把通道跑通再回到源码。2.3 在 Codex 里发一条最小请求确认通道可用启动 Codex 后先发一条不含源码的最小请求codex 只回复 OK并说明你没有收到任何源码。如果返回正常说明 Key、Base URL、模型 ID 三者至少能通。如果返回 401先检查TAOTOKEN_API_KEY是否在启动 Codex 的同一个终端里生效如果返回 404检查base_url是否误写成了带/v1或带注册页后缀的地址如果返回模型不存在回到模型广场核对model。这条最小请求通过后再把data_utils.py的相关片段贴进对话。这样出问题时你能分清是通道问题还是代码问题不会把np.split的空索引误判成网络错误。3. 让 Codex 逐行对照 np.split、shift 与 GetTFRecords3.1 给 Codex 的提问模板只基于贴出的源码不要一上来就把整个仓库丢进去先贴data_utils.py里Dataset.__init__、GetTFRecords、shift三段再贴train_new.py里main和train中与 batch 有关的几行。推荐提问请只基于我贴出的代码回答不要猜测文件外的实现。重点 1. input_length5 时 max_split_size 和 split_idx 的计算结果 2. np.split 在 split_idx[] 时的返回结构以及 self.traces[0] 和 self.traces 的区别 3. dataset.concatenate(temp_dataset) 不重新赋值会发生什么 4. shift 在 trainingFalse 且 input_length traces[0].shape[1] 时是否执行 5. train_new.py 中 train_batch_size 与 num_train_batch 的一致性 6. 给出最小修改使多分块时拼接正确且不破坏空 split_idx 的情况。这段提示词的作用是把范围锁死。Codex 可能会倾向于“帮你重写整个数据管道”但排障阶段只需要它确认每一行的实际语义。你收到回答后再让它生成一个本地可运行的验证脚本由你在本地执行不要让它直接碰你的训练目录或覆盖文件。3.2 np.split 空索引与 self.traces[0] 的真实含义让 Codex 对照的重点之一是self.traces在np.split之后已经不是 ndarray。np.split永远返回 list哪怕只切一刀或者一刀都不切。因此self.traces[0]不是“第一条 trace”而是“第一个分块”。当split_idx[]时第一个分块就是全部 traces当split_idx[10000]时第一个分块是前 10000 条。这个区别会直接影响GetTFRecordsdataset tf.data.Dataset.from_tensor_slices((self.traces[0], self.labels[0]))如果某天有人把np.split删掉self.traces变回 ndarrayself.traces[0]就会变成形状(input_length,)的单条数据from_tensor_slices的维度会对不上。Codex 在回答里应该明确指出当前代码能跑依赖的是np.split返回 list 这个事实而不是 ndarray 的索引。3.3 dataset.concatenate(temp_dataset) 为什么是 no-op第二处容易误判的是GetTFRecords的拼接循环。原始写法是dataset tf.data.Dataset.from_tensor_slices((self.traces[0], self.labels[0])) for traces, labels in zip(self.traces[1:], self.labels[1:]): temp_dataset tf.data.Dataset.from_tensor_slices((traces, labels)) dataset.concatenate(temp_dataset)tf.data.Dataset.concatenate返回一个新的 Dataset不会原地修改dataset。所以循环里那一行执行完temp_dataset就丢了dataset仍然只包含第一块。只在split_idx[]时self.traces[1:]为空循环不执行问题被隐藏。换成多块数据后训练只会反复看到第一块num_samples却还是全量日志上的批次数和实际样本数就对不上。正确写法是重新赋值dataset dataset.concatenate(temp_dataset)让 Codex 对照时可以要求它给出“如果 split_idx 为空这行修改有没有副作用”。答案是没有因为循环本来就不执行但修改后多块路径才会正确。3.4 shift 在 trainingFalse 下是否执行shift的调用条件也要让 Codex 明确。判断式是if self.input_length self.traces[0].shape[1]:如果input_length5、data_desync0self.traces[0].shape[1]就是 5条件为 False训练和推理都会走不带shift的分支。只有当input_length小于原始 trace 长度时才会截取更长的列并做随机偏移。验证时可以打印print(self.input_length, self.traces[0].shape[1], self.data_desync)确认三者关系。若条件为 Trueshift内部tf.slice(x, ds, [-1, self.input_length])会按ds的第 1 维偏移截取若条件为 False评估阶段直接用.batch(...).map(tf.cast)不调用shift(x, 0)。Codex 应该把两条分支分开讲不要混成一句“统一做了偏移”。4. train_new.py 的 batch 配置与 ASCAD.h5 验证4.1 num_train_batch 和 train_batch_size 的关系train_new.py的main里会算num_train_batch train_data.num_samples // FLAGS.train_batch_size num_test_batch test_data.num_samples // FLAGS.eval_batch_size这里train_data.num_samples是分块前的总样本数FLAGS.train_batch_size默认 256FLAGS.eval_batch_size默认 32。若 ASCAD.h5 的 Profiling_traces 有 50000 条num_train_batch就是 195最后 80 条因为drop_remainderTrue被丢弃。这个丢弃和np.split空索引无关是 batch 层的固定行为。排障时让 Codex 对照GetTFRecords里的.batch(batch_size, drop_remainderTrue)确认两边对“总样本数”和“实际参与训练样本数”的预期一致。如果分块拼接没赋值而split_idx又有值num_train_batch仍按全量算但 dataset 只重复第一块训练日志看不出样本数少了。4.2 GetTFRecords(trainingTrue/False) 的差异训练分支和评估分支的差异不只在shift。训练时是dataset.repeat().shuffle(self.num_samples).batch(...)评估时没有repeat()也不做随机偏移直接batch后 cast。trainingTrue时用self.num_samples作为 shuffle 缓冲区如果 dataset 实际只含第一块缓冲区会大于实际元素数程序不会报错但打乱范围变小。评估时如果 dataset 也只含第一块model.predict(data)的预测条数会小于test_data.num_samples后面用plaintexts[:nsamples]和keys[:nsamples]对齐时就会错位。让 Codex 对照main里训练和评估两条路径重点确认训练传入的是train_data.GetTFRecords(..., trainingTrue)和test_data.GetTFRecords(..., trainingTrue)评估传入的是trainingFalse。这里原文的训练逻辑把验证集也用了trainingTrue排障时不要顺手改成False先记录现象。4.3 在本地验证 traces、labels 和 batch 输出通道和源码对照都做完后回到 ASCAD.h5 做一次本地验证。把data_path换成你的实际路径运行import tensorflow as tf from data_utils import Dataset data_path rD:\reproducing_experiments\TCHES2024\EstraNet-main\EstraNet-main\ASCAD.h5 train_data Dataset(data_path, splittrain, input_length5, data_desync0) print(num_samples:, train_data.num_samples) print(type(traces):, type(train_data.traces)) print(chunks:, len(train_data.traces)) print(first chunk:, train_data.traces[0].shape) print(first labels:, train_data.labels[0].shape) print(split_idx:, list(range(2000000000 // 5, train_data.num_samples, 2000000000 // 5))) ds train_data.GetTFRecords(256, trainingFalse) for x, y in ds.take(1): print(batch x:, x.shape, x.dtype) print(batch y:, y.shape, y.dtype)预期是chunks1first chunk为(N, 5)first labels为(N, 1)split_idx[]batch x为(256, 5)且float32batch y为(256, 1)且int64。如果batch x的列数不是 5检查input_length和data_desync如果chunks大于 1说明你临时改小了max_split_size再确认拼接有没有重新赋值。验证输出可以贴回 Codex让它对照train_new.py的FLAGS.input_length默认值 700 和你实际传入的 5解释为什么两处配置不同却都能跑。5. 排障清单空分块、拼接未赋值、batch 对不齐5.1 哪些现象是正常的 no-opsplit_idx[]且chunks1是正常 no-op不是np.split失效。self.traces[0]等于完整数组self.labels[0]等于完整标签打印出来和分块前一样。dataset.concatenate(temp_dataset)在只有一块时也是 no-op因为zip(self.traces[1:], self.labels[1:])不进入循环。shift在input_length traces[0].shape[1]且data_desync0时不执行也是正常分支。把这三点先归类为“无需修改”可以避免在 ASCAD.h5 小数据集上乱改代码。真正需要记录的是当前num_samples是多少input_length是 5 还是 700data_desync是否为 0。5.2 哪些现象必须改代码如果日志显示num_samples是 50000但训练时每个 epoch 只看到 10000 条先检查split_idx是否非空、self.traces长度是否大于 1。只要多块路径被触发dataset.concatenate(temp_dataset)的返回值就必须接住否则只有第一块会被训练。另一个必须改的点是当self.traces是 list 时任何以为它是 ndarray 的写法都要排查例如self.traces.shape、self.traces[:, :10]。让 Codex 帮你全局搜索self.traces和self.labels的使用点列出哪些地方依赖 list 语义哪些地方依赖 ndarray 语义。修改前先备份data_utils.py修改后只跑 1 个 batch 验证形状不要直接开 100000 步训练。5.3 修改后的最小补丁最小补丁只改GetTFRecords的拼接赋值不建议一上来重写分块逻辑def GetTFRecords(self, batch_size, trainingFalse): dataset tf.data.Dataset.from_tensor_slices((self.traces[0], self.labels[0])) for traces, labels in zip(self.traces[1:], self.labels[1:]): temp_dataset tf.data.Dataset.from_tensor_slices((traces, labels)) dataset dataset.concatenate(temp_dataset) # 后续 repeat / shuffle / batch / map / shift 保持原样 ...如果你确实想强制观察多分块行为可以临时把max_split_size设成10000但验证完要改回原式。不要为了“让 split_idx 不为空”而永久改小阈值那会让原本一次能装下的数据被切碎增加拼接开销。Codex 可以帮你生成chunks数量、每块 shape、拼接后element_spec的对照表但运行和确认仍需在本地完成。6. 跑完这次对照后去控制台核对下一步6.1 用同一把 Key 在模型对话里发测试消息本地验证通过后用同一把YOUR_API_KEY在 TaoToken 模型对话 里发一条消息确认模型 ID 和 Base URL 没有在 Codex 之外被写错。若你想继续让 Codex 对照train_new.py的LRSchedule、create_model和evaluate可以在对话里带上刚才的split_idx、chunks、batch x输出让回答基于真实形状而不是凭默认input_length700猜。6.2 长期跑 EstraNet 对照时看 Coding Plan如果你准备把 EstraNet 的复现拆成一段一段的代码对照长期开着 Codex 问不妨看一眼 Coding Plan 的套餐是否够用。这里仍然只解决“调用通道和额度”的问题np.split的空索引、shift分支、dataset.concatenate的返回值都要靠源码对照和本地验证来确认。6.3 Key 和文档入口新 Key 在 控制台 API Keys 创建如果你后面还要把同一套统一接入用到 Claude Code环境变量对照在 Claude Code 接入文档。回到这次排障先把data_utils.py的GetTFRecords补上赋值再在本地跑一次take(1)确认batch x是(256, 5)、batch y是(256, 1)。这两个形状对上了np.split空索引就不再是谜剩下的只是按原始实验配置继续往前走。