深度学习流程是开发和部署机器学习模型的结构化步骤序列。它通常涉及三个主要阶段：数据准备、模型训练和部署。每个阶段都解决特定的技术挑战，并确保模型在实际应用中可靠地运行。开发人员使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来实现这些步骤，以及用于数据处理和部署的工具。
第一阶段侧重于数据准备。原始数据很少直接适合训练模型。开发人员从数据库、API 或文件等来源收集数据，然后通过处理缺失值、删除重复项或纠正错误来清理数据。例如，在图像处理中，这可能涉及将图像调整为统一分辨率或标准化像素值。文本数据通常需要分词（将文本拆分为单词或子词）并将单词转换为数值嵌入。图像旋转或文本同义词替换等数据增强技术可以人为地扩展数据集。最后，数据被分成训练集、验证集和测试集。Pandas（用于表格数据）或 OpenCV（用于图像）等工具通常在此处使用。如果没有适当的数据准备，即使是高级模型也会因噪声或偏差而表现不佳。
接下来，模型训练涉及设计和优化神经网络架构。开发人员选择层（例如，用于图像的卷积层，用于文本的 Transformer）并配置超参数，如学习率或批量大小。在训练期间，模型使用 Adam 或 SGD 等优化算法迭代地调整其权重，以最小化损失函数（例如，分类的交叉熵）。例如，训练用于对象检测的 CNN 涉及馈送一批带标签的图像、计算预测误差，并通过反向传播更新权重。验证数据有助于检测过度拟合，从而促使进行调整，例如添加 Dropout 层或降低模型复杂度。PyTorch 等框架通过自动微分和预构建层简化了此过程。训练可能需要 GPU 来提高速度，而 Weights & Biases 或 TensorBoard 等工具可帮助跟踪实验。
最后阶段是部署，其中训练好的模型集成到应用程序中。模型被导出为 TensorFlow SavedModel 或 ONNX 等格式以实现兼容性。它们可以使用 Flask 或 FastAPI 等框架通过 REST API 提供服务，或者使用 TensorFlow Lite 针对边缘设备进行优化。例如，推荐系统可以部署为接收用户数据并返回预测的微服务。Prometheus 等监控工具跟踪性能指标（延迟、错误率）和数据漂移。持续集成管道使用新数据重新训练模型以保持准确性。挑战包括平衡推理速度与资源限制，例如通过量化权重来优化移动设备模型。适当的部署可确保模型在生产中提供价值，同时保持可扩展性和可维护性。