Некоторые основные ошибки, которые могут возникнуть при работе с многомерными тензорами в современных фреймворках:

• Ошибка сегментации. 2 Например, в TensorFlow она может появляться при запуске многорядного тензора в C++ API. 2
• Проблемы с управлением памятью. 3 Например, при преобразовании типа тензора под данные может выделяться новая память, что важно при работе с большими моделями и данными. 3
• Переобучение сети. 45 Если ошибка на обучающих данных продолжает уменьшаться, а ошибка на тестовых данных увеличивается, значит, сеть перестала выполнять обобщение и просто «запоминает» обучающие данные. 4

Для предотвращения ошибок рекомендуется устанавливать фреймворки в отдельную среду, чтобы избежать проблем с версионированием и зависимостями. 1