为什么不应在单元测试中 Mock 机器学习模型

机器学习代码与普通软件不同：软件是输入数据加人工逻辑得到输出，ML 则是用输入数据和期望输出学出逻辑，因此测试时往往需要加载真实模型做推理，而非 mock。作者建议用小型内联样本数据、在可行时用随机或空权重测试输出形状与设备迁移，并把损失下降、过拟合、模型服务启动等关键测试标记为 slow 按需运行，同时不必测试数据加载器、tokenizer、优化器等外部库。