在构建基于Python的深度学习管道（pipeline）时，可能会遇到以下一些常见问题：

1. 数据预处理问题：
2. 数据不均匀分布：训练集中的各类别样本数量差距过大，可能导致模型对少数类别的学习不足。
3. 数据缺失或异常值：需要合理处理缺失值和异常值，否则可能会影响模型的训练效果。

4. 数据标准化/归一化：深度学习模型往往需要将输入数据进行规范化处理，以确保不同特征在同一尺度上。

5. 模型设计与训练问题：

6. 模型选择：根据问题类型和数据特性选择合适的深度学习模型，如CNN用于图像识别，RNN/LSTM用于序列数据等。
7. 超参数调优：模型训练过程中，学习率、优化器、批次大小、网络层数、每层节点数等超参数设置不合理，可能导致模型性能不佳。

8. 过拟合/欠拟合：模型在训练集上表现良好但在测试集上表现差，通常意味着过拟合或欠拟合。需通过正则化、早停、 dropout等技术调整模型复杂度。

9. 管道构建问题：

10. Keras、TensorFlow、PyTorch等框架中，构建深度学习管道时，如何有效地组织数据加载、预处理、模型训练、验证和测试等步骤是一大挑战。

11. 特征工程：在构建管道时，如何自动或半自动地进行特征选择、创建及组合也是一项重要任务。

12. 性能与效率问题：

13. 训练速度慢：大型模型或者大量数据可能导致训练时间过长，需要考虑分布式训练、GPU加速、模型并行等手段提高训练效率。

14. 模型部署与推理：训练出的模型如何快速高效地部署到生产环境，进行实时预测也是一个实际问题。

15. 可解释性问题：

16. 深度学习模型往往是黑箱模型，其内部决策过程难以理解，对于某些场景下可能需要增加模型的可解释性。

以上只列举了部分可能遇到的问题，每个问题都需要针对性的方法和技术去解决。