🔧 人工智能教程：调试技巧与常见问题解决方案
调试是AI开发过程中至关重要的环节，以下为关键要点：
调试流程
- 模型训练异常：检查数据预处理、超参数设置
- 推理错误：验证输入格式与模型兼容性
- 性能瓶颈：使用性能分析工具定位问题
常见错误类型
- ⚠️ 逻辑错误：业务规则与模型输出不匹配
- ⚠️ 数据错误：训练数据分布与测试数据偏差
- ⚠️ 配置错误：环境变量或API密钥缺失
调试工具推荐
- 使用TensorBoard可视化训练过程
- 部署Docker容器进行环境隔离
- 通过PyTorch的
torch.autograd.detect_anomaly()捕捉数值异常
进阶技巧
- 实施单元测试验证模块功能
- 使用Grad-CAM可视化模型关注区域
- 建立版本控制系统追踪代码变更
如需更深入学习AI基础概念，可访问 /ai_tutorials/basics 进行扩展阅读。