人工智能领域经常用到的一个工具就是深度学习模型，通过在模型中输入数据，模型就能够输出期望的结果。然而，在使用Su（思岚）进行模型转换时，有时候会遇到模型导入之后看不见的问题。这个问题可能是由多种因素造成的，下面就从多个角度进行分析。
一、模型存在问题
当模型本身就存在问题时，比如程序错误或数据损坏等情况下，导入模型就会出现错误。如果是这种情况，就需要检查模型是否正确，或者换一个正确的模型。
二、Su版本问题
Su是一个在深度学习框架上构建的一套AI全流程开发集成环境，其版本升级较快。如果当前使用的Su版本不兼容模型，导入时就会出现问题，因此需要检查Su的版本是否正确。
三、依赖库兼容性问题
如果Su无法兼容运行模型的依赖库版本，就无法正确加载模型，也会看不见模型。因此，需要检查运行的依赖库兼容性问题，确定是否需要升级或降级相关依赖库。
四、系统环境问题
操作系统、Python环境、显卡驱动等问题都可能导致模型无法正确导入。对于这种情况，需要检查系统环境，一些异常可以通过系统日志或 Su 终端输出进行判断。
总之，出现模型导入看不见问题的原因很多，需要对各个方面进行排查。在排除了问题后，就能够在Su环境中顺利导入模型进行应用开发。
