今天在工作室折腾了一天AI工具，突然想起很多新手朋友总问怎么入门，干脆把当初自己踩的坑捋一捋。你们可别学我傻乎乎直接啃论文，那玩意跟看天书似的！

第一步：先搞台能跑的机器

去年三月脑子一热想玩AI，结果用五年前的老笔记本跑图像识别。好家伙，风扇转得像拖拉机，一张猫狗图片识别了十分钟还报错！气得我直接海鲜市场蹲了台二手机器，显卡是拆机矿卡，但跑个入门模型够用了。

第二步：装环境差点删库

记得第一次装Python库，黑黢黢的命令行让我手抖。照着教程输代码，sudo rm -rf 差点按回车！幸好瞟到教程底下小字提醒「别用root权限」，后背瞬间冒冷汗。现在学乖了，用虚拟环境裹三层才敢折腾。

第三步：死磕MNIST数据集

拿著名的手写数字数据集开刀，结果连续三天卡在87%准确率。后来发现是归一化没做像素值忘记除以255！气得把键盘拍得啪啪响：「白瞎了老子熬夜掉的头发！」

• 凌晨两点调batch_size参数
• 把学习率从0.1改成0.001
• 给破显卡绑冰袋降温

第四步：偷师GitHub老司机

偶然翻到某大佬的仓库，人家在README里写了句「loss不降就梯度裁剪」。我如获至宝照猫画虎，结果代码刚贴进去就报维度错误。私信追问才知道，人家用的TensorFlow 1.x，我装的2.0早改API了！

第五步：拿公司数据试水

有天老板突然让我做个智能考勤系统。偷摸把自己工牌照片塞进训练集，特意多拷贝了20张眯眼打哈欠的照片。现在刷脸开门十次有八次要我重刷，同事都笑说「你这AI专坑自己人」！

第六招：别把AI当祖宗供着

上周帮邻居处理老照片，用超分模型修复他爷爷的军装照。导出结果把人脸修得油光水滑，老爷子当年衣服破洞全给P没了！赶紧调低美化强度，记住：工具是给人服务的，不是让你当舔狗的！

现在桌角还贴着当初的报错纸条：「CUDA out of memory」。要我说学AI就跟学骑三轮车似的，别怕摔沟里，多摔几次就会蹬了。对了，提醒一句：跑模型前记得保存！上次停电让我重写了三百行数据增强代码...