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做了点小项目，遇到了不少的坑，在此总结一下
1）检查数据集，数据集作为模型的输入，是至关重要的，所以一定要非常仔细的检查，然后做异常判断处理。
检查方法：cv方向
a.用python的opencv函数，画出bounding box
b.做异常判断，如果某个lebel缺失了该变量，那么就continue,跳过该图片标签
2）调bug的方法
bug总会存在，重要的是解决的方式
a)在做ai的时候，数据集超级大，此时就不建议使用pycharm的debug的方法，因为每次debug都需要重新加载数据集，pycharm有一个不需要重新加载数据集的方法：pycharm的ipython终端。使用shift+alt+E这个快捷键就可以执行选中的行。这个时候如果遇到python脚本的路径问题的话，使用os.getcwd(),以及os.chdir()来解决这个问题
b）时刻关注变量的输出
c）在做批处理的时候，不要一开始就处理多条数据，先处理一条数据，然后检查多条数据，都可以的话再加上外层循环