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在Gluon框架運行時，可能會出現以下問題：
內存溢出：如果模型過于復雜或數據集過大，可能會導致內存溢出。解決方法是減小模型復雜度，減小數據集大小，或使用更大的內存。
梯度爆炸/消失：訓練過程中，梯度可能會變得非常大或非常小，導致參數更新不穩定。解決方法是使用梯度裁剪、調整學習率或使用更穩定的優化器。
過擬合：模型在訓練數據上表現良好，但在測試數據上表現不佳，說明模型過擬合。解決方法是增加正則化項、使用更多數據增強技術、減小模型復雜度等。
訓練時間過長：模型訓練時間過長可能是由于模型復雜度過高或數據集過大導致。解決方法是減小模型復雜度、使用更快的硬件設備或并行化訓練過程。
訓練不收斂：模型在訓練過程中始終無法收斂到最優解。解決方法是檢查數據是否正確預處理、調整模型結構或優化器參數。
為了解決這些問題，可以通過調整模型結構、使用更好的優化算法、調整超參數等方法來優化模型的性能。此外，及時更新Gluon框架版本、參考官方文檔和社區討論也是解決問題的有效途徑。
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