第七章：深度学习实践、部署与伦理

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第七章：深度学习实践、部署与伦理第七章：深度学习实践、部署与伦理深度学习模型的构建仅仅是项目生命周期的一部分。本章将深入探讨深度学习模型的实践应用、部署以及相关的伦理考量。我们将涵盖主流框架的选择、数据处理技巧、迁移学习策略、模型部署方法，以及模型可解释性、鲁棒性和AI伦理等关键议题。 7.1 主流深度学习框架：PyTorch与TensorFlow 深度学习框架是构建、训练和部署深度学习模型的基石。PyTorch和TensorFlow是目前最流行的两大框架，各有优势和适用场景。 7.1.1 PyTorch 特点: 动态计算图: PyTorch使用动态计算图，允许在运行时定义和修改网络结构，更易于调试和实验，灵活性更高。