著者は、PyTorchを数年使ってきたにもかかわらず、一つのバグによってこのフレームワークについての理解を深めることができた体験を語ります。トレーニング中に損失が停滞し、すべてのハイパーパラメータを見直したにもかかわらず解決できず、最終的にPyTorchのバックエンドに存在するバグが原因であることが判明しました。このバグは、非連続メモリに出力を行う際に静かに失敗し、結果としてモデルのエンコーダの重みが固定されてしまいました。著者は、問題の解決過程を詳細に説明し、各ステップでの推論やテストの理由を述べて学びの過程を紹介しています。この経験は、自分自身の観察力と探究心があれば十分に理解できるものであり、バグを追跡する楽しさや、実際の問題を通じてPyTorchの内部を学ぶ機会を提供してくれたと強調しています。