2025年12月13日玄貓（BlackCat）

PyTorch深度學習應用建構與佈署

本文探討 PyTorch 核心概念、實務應用與佈署策略，涵蓋深度學習基礎、PyTorch 入門、影像分類別實戰及雲端佈署方案。從安裝到模型訓練，提供程式碼範例與詳細說明，引導讀者使用 PyTorch 建構深度學習應用，並探討自行組裝電腦與雲端資源的優劣，提供 AWS 與 Google Colab

深度學習 Web 開發

PyTorch 深度學習影像分類別 CIFAR-10 佈署 GPU

PyTorch 以其靈活性和高效性，成為深度學習領域的熱門框架。本文不僅涵蓋 PyTorch 的基礎操作和核心概念，更深入影像分類別等實際應用，並提供佈署策略的全面解析。從環境搭建、模型建構到訓練及佈署，讀者可循序漸進地掌握 PyTorch 的使用方法，並瞭解如何在不同環境下最佳化深度學習應用。文章也提供 Google Colab 和 AWS 等雲端佈署方案，讓資源有限的開發者也能輕鬆踏入深度學習領域。

PyTorch深度學習實務：開發與佈署深度學習應用

前言

PyTorch作為深度學習領域的重要工具，其靈活性和高效性使其成為研究者和開發者的首選框架。本文將探討PyTorch的核心概念、實務應用以及佈署策略，幫助讀者全面掌握PyTorch的使用方法。

深度學習基礎與PyTorch入門

在開始使用PyTorch之前，瞭解深度學習的基本概念是必要的。深度學習是一種模仿人類大腦神經網路結構的機器學習方法，廣泛應用於影像識別、語音辨識和自然語言處理等領域。

PyTorch的安裝與基本操作

PyTorch的安裝可以透過官方網站提供的指令完成。安裝完成後，可以使用以下程式碼來體驗PyTorch的基本操作：

import torch

# 建立一個張量
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
print(x)

# 張量運算
y = torch.tensor([4.0, 5.0, 6.0])
print(x + y)

內容解密：

import torch：匯入PyTorch函式庫。
torch.tensor()：建立一個PyTorch張量，類別似於NumPy陣列，但支援GPU加速運算。
張量運算：PyTorch支援各種張量運算，如加法、乘法等，這些運算對於深度學習模型的訓練至關重要。

影像分類別實戰

影像分類別是深度學習的一個重要應用領域。PyTorch提供了豐富的工具和函式庫來簡化影像分類別任務的實作。

使用PyTorch進行影像分類別

以下是一個簡單的影像分類別範例，使用PyTorch和CIFAR-10資料集：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 定義神經網路模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 資料預處理
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

# 載入CIFAR-10資料集
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64, shuffle=False)

# 初始化模型、損失函式和最佳化器
net = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 訓練模型
for epoch in range(2):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
    print('Epoch %d, loss = %.3f' % (epoch+1, running_loss/(i+1)))

內容解密：

Net類別定義了一個簡單的卷積神經網路（CNN），用於影像分類別任務。
transforms.Compose用於定義資料預處理流程，將原始影像轉換為張量並進行正規化。
DataLoader用於載入資料集並進行批次處理。
nn.CrossEntropyLoss()和torch.optim.SGD分別定義了損失函式和最佳化器，用於模型的訓練。

深度學習與PyTorch簡介

深度學習是近年來人工智慧領域最熱門的話題之一，而PyTorch則是實作深度學習的一種流行開源函式庫。本文將帶領讀者深入瞭解深度學習的基本概念，並透過PyTorch來實作各種深度學習模型。

深度學習的定義

深度學習是一種機器學習技術，它使用多層非線性變換來逐步提取原始輸入的特徵。簡單來說，深度學習是一種解決問題的方法，它透過提供輸入和期望的輸出，讓電腦自行找到解決方案，通常使用神經網路來實作。

深度學習的發展歷程

儘管深度學習的概念早在1989年就已被提出，但直到近年來才真正得到廣泛應用。其中一個重要原因是圖形處理單元（GPU）的效能提升和價格下降。GPU原本是為遊戲設計的，但由於其能夠快速進行大量矩陣運算，因此也被用於加速深度學習模型的訓練。

另一個重要的里程碑是ImageNet競賽。自2010年以來，ImageNet每年都會舉辦大型視覺辨識挑戰賽，測試參賽者對影像的分類別能力。2012年，一個深度卷積神經網路贏得了競賽，錯誤率僅為16%，遠低於其他參賽者。隨後幾年，錯誤率不斷下降，到2015年，ResNet架構甚至達到了3.6%的錯誤率，超越了人類的平均水平。

深度學習的數學基礎

許多人對深度學習感到望而卻步的原因是其背後的數學原理。然而，事實上，大多數日常使用的深度學習技術並不需要深入的數學知識。只要具備一些基本的數學概念，就可以開始使用深度學習技術。

PyTorch與深度學習

PyTorch是一個由Facebook開發的開源深度學習函式庫，它提供了動態計算圖和自動微分等功能，使得深度學習模型的開發和訓練變得更加容易。

PyTorch的優勢

PyTorch具有以下幾個優勢：

動態計算圖：PyTorch的計算圖是動態建立的，這使得它比靜態計算圖更具靈活性。
自動微分：PyTorch提供了自動微分功能，可以自動計算梯度，簡化了模型的訓練過程。
易於使用：PyTorch具有簡潔的API和豐富的檔案，使得它易於學習和使用。

本文的內容安排

本文將從基礎開始介紹深度學習和PyTorch，包括神經網路的基本概念、PyTorch的基本用法等。隨後，本文將深入介紹各種深度學習模型和技術，包括卷積神經網路、遞迴神經網路、生成對抗網路等，並提供實作範例和程式碼。

內容解密：

本段主要介紹了本文的主題：深度學習和PyTorch。透過介紹深度學習的發展歷程、定義、數學基礎以及PyTorch的優勢和基本用法，為讀者提供了一個全面的入門。同時，也提到了本文的內容安排和目標，希望能夠幫助讀者快速入門並在實際專案中應用這些技術。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定義一個簡單的神經網路
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(5, 10)  # 輸入層到隱藏層
        self.fc2 = nn.Linear(10, 5)  # 隱藏層到輸出層

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))  # 使用ReLU啟用函式
        x = self.fc2(x)
        return x

# 初始化神經網路、損失函式和最佳化器
net = Net()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

# 輸入和輸出範例
inputs = torch.randn(100, 5)
labels = torch.randn(100, 5)

# 訓練迴圈
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = net(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print('Epoch {}: Loss = {:.4f}'.format(epoch+1, loss.item()))

內容解密：

這段程式碼展示瞭如何使用PyTorch定義一個簡單的神經網路、進行訓練並列印損失值。首先定義了一個具有兩個全連線層的神經網路，接著初始化了損失函式（均方誤差）和最佳化器（隨機梯度下降）。然後，使用隨機產生的輸入和標籤資料進行訓練，並在每個訓練週期結束時列印當前的損失值。這個範例演示了PyTorch的基本用法，包括神經網路的定義、訓練迴圈的實作以及損失值的監控。

PyTorch 簡介與優勢

PyTorch 是由 Facebook 開源的深度學習框架，允許開發者以 Python 撰寫相關程式碼。它的設計靈感來自於 Chainer，並結合了 Torch 的許多功能與概念。Torch 是根據 Lua 的神經網路函式庫，自 2002 年開始發展。PyTorch 的特色在於其動態計算圖（Dynamic Computation Graph），這使得它在建立、訓練和操作神經網路時具有更高的靈活性。

PyTorch 的主要特點

結合 Torch 的遺產和 Chainer 的創新理念，使其在過去幾年中廣受歡迎。
提供多個模組，如 torchtext、torchvision 和 torchaudio，分別用於處理文字、影像和音訊資料。
內建多種流行的神經網路架構，如 ResNet，並支援遷移學習（Transfer Learning）。

PyTorch 與 TensorFlow 的比較

TensorFlow 是另一個廣泛使用的深度學習框架，由 Google 開發。兩者的主要區別在於程式設計正規化（Programming Paradigm）。TensorFlow 採用靜態計算圖，需要先定義神經網路架構，然後在該圖上執行運算。相比之下，PyTorch 使用動態計算圖，可以在執行時動態改變神經網路的架構。

為何選擇 PyTorch？

動態計算圖：PyTorch 的動態計算圖使得神經網路的建立和修改更加靈活，特別是在研究領域。
Python 風格的程式設計：PyTorch 的 API 設計更符合 Python 的程式設計風格，使得程式碼更易讀、易寫。
快速開發和除錯：由於 PyTorch 的動態特性，開發者可以即時除錯和修改模型，加快了開發流程。

Keras 與 PyTorch 的關係

Keras 是一個高階的深度學習函式庫，最初支援 Theano 和 TensorFlow，現在也支援其他框架，如 Apache MXNet。Keras 提供了更高層次的抽象，如訓練、驗證和測試迴圈，以及簡化神經網路架構的建立。現在，Keras 已成為 TensorFlow 的一部分（tf.keras），同時也繼續作為獨立專案發展。

PyTorch 的定位

PyTorch 可以視為介於低階的 TensorFlow 和高階的 Keras 之間。它需要開發者自行撰寫訓練和推斷的例程，但建立神經網路架構卻幾乎與 Keras 一樣簡單。PyTorch 1.0 版本的發布，更使其成為生產環境中的理想選擇。

本文使用的排版慣例

斜體字：表示新術語、網址、電子郵件地址、檔案名稱和副檔名。
等寬字型：用於程式清單，以及在段落中參照程式元素，如變數或函式名稱、資料函式庫、資料型別、環境變數、陳述式和關鍵字。
等寬粗體：表示使用者應當原樣輸入的命令或其他文字。
等寬斜體：表示應當由使用者提供的值或由上下文決定的值所取代的文字。

使用程式碼範例

本文提供的程式碼範例可以在 https://oreil.ly/pytorch-github 下載。讀者可以在自己的程式和檔案中自由使用這些範例程式碼，除非重製了大量的程式碼，否則無需取得我們的許可。

深度學習與PyTorch的起步

在探討PyTorch的世界之前，我們需要先建立一個穩固的基礎。選擇適合的運算資源是第一步：是自行組裝一台深度學習專用電腦，還是利用雲端運算資源？

自行組裝深度學習電腦

在投入深度學習的世界時，人們往往會想要組裝一台強大的電腦來滿足運算需求。花費數天時間研究不同的顯示卡、CPU、記憶體和SSD，似乎是一件令人興奮的事。然而，對於初學者，我的建議是：先不要這麼做。投入數千美元購買一台可能不會頻繁使用的機器並不是一個明智的選擇。

為什麼不建議立即組裝自己的電腦？

成本效益：雲端運算資源（如Amazon Web Services、Google Cloud或Microsoft Azure）提供了靈活且經濟的選擇。
使用頻率：除非你需要一台機器進行24/7的運作，否則雲端資源是更好的選擇。

何時考慮組裝自己的電腦？

當你的運算需求被限制在一台機器上（最多幾個GPU），自行組裝可能更划算。
但是，當你的運算需求擴充套件到多台機器和GPU時，雲端運算又變得更具吸引力。

硬體選擇建議

如果你決定自行組裝一台深度學習專用電腦，以下是一些硬體選擇的建議：

GPU

GPU是深度學習機器的核心，負責大部分的PyTorch運算。目前，NVIDIA顯示卡是最佳選擇。

推薦選擇：NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti。
替代選擇：NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti（較便宜的選項）。
注意：AMD顯示卡在PyTorch中的支援目前尚不足以推薦，但可以關注其ROCm技術的發展。

CPU與主機板

主機板：Z370系列主機板是不錯的選擇。
CPU：雖然很多人認為CPU對於深度學習來說並不重要，但實際上，CPU可能會成為瓶頸，特別是在處理增強資料時。

記憶體（RAM）

建議：至少64GB的DDR4記憶體，以避免在訓練階段頻繁存取較慢的磁碟儲存。

儲存裝置

快速存取：使用M2介面的固態硬碟硬碟（SSD）來儲存熱資料。
大量儲存：使用4TB的Serial ATA（SATA）硬碟來儲存非活躍資料。

內容解密：

1. `nn.Module` 是PyTorch中所有神經網路模組的基礎類別，定義了神經網路的基本結構。

2. `nn.Linear` 用於定義全連線層，第一個引數是輸入特徵數，第二個引數是輸出特徵數。

3. `forward` 方法定義了神經網路的前向傳播過程，即輸入資料如何透過網路進行計算。

4. `torch.relu` 是一種啟用函式，用於引入非線性，使神經網路能夠學習更複雜的模式。


## 雲端深度學習：省時省力又省錢的選擇

在開始深度學習之前，我們需要選擇合適的硬體裝置。雖然自行組裝深度學習機器是個不錯的選擇，但考慮到成本、維護和升級的方便性，雲端運算是一個更具吸引力的選項。

### 為何選擇雲端運算？

雲端運算提供了許多好處，尤其是對於初學者。首先，雲端運算的成本相對較低。你不需要一次性投資購買昂貴的硬體裝置，而是可以根據需要租用雲端資源。其次，雲端運算提供了更大的彈性。你可以隨時啟動或關閉雲端例項，避免了資源浪費。此外，雲端運算還提供了自動化的維護和升級服務，讓你可以專注於深度學習的研究。

### Google Colaboratory：零安裝的深度學習環境

如果你不想花費太多時間在環境設定上，Google Colaboratory（Colab）是一個很好的選擇。Colab 提供了一個免費的 Jupyter Notebook 環境，預先安裝了 TensorFlow 和 PyTorch 等深度學習框架。你可以直接在 Colab 中編寫和執行程式碼，無需安裝任何軟體。此外，Colab 還提供了免費的 NVIDIA T4 GPU 資源，讓你可以快速訓練深度學習模型。

#### 使用 Colab 的好處

*   零安裝：無需安裝任何軟體，直接在瀏覽器中使用。
*   免費 GPU：提供免費的 NVIDIA T4 GPU 資源。
*   簡單易用：預先安裝了 TensorFlow 和 PyTorch 等深度學習框架。

### 主流雲端服務供應商

除了 Colab 之外，主流的雲端服務供應商如 Amazon Web Services（AWS）、Google Cloud Platform（GCP）和 Microsoft Azure 也提供了深度學習的雲端服務。這些供應商提供了多種 GPU 例項型別，可以滿足不同的需求。

#### Amazon Web Services（AWS）

AWS 是目前最大的雲端服務供應商之一，提供了多種 GPU 例項型別，包括 P2 和 P3 等。其中，P2 例項使用 NVIDIA K80 GPU，而 P3 例項則使用 NVIDIA V100 GPU。

##### 使用 AWS 的步驟

1.  登入 AWS 控制檯。
2.  選擇 EC2 服務並點選「啟動例項」。
3.  搜尋「Deep Learning AMI (Ubuntu)」並選擇它。
4.  選擇 p2.xlarge 作為例項型別。
5.  啟動例項，並使用 SSH 連線至例項。
6.  在例項中啟動 Jupyter Notebook，並在瀏覽器中存取它。

#### 程式碼範例：使用 SSH 連線至 AWS 例項

```bash
ssh -L localhost:8888:localhost:8888 \
-i your_pem_filename ubuntu@your_instance_dns

程式碼範例：在 AWS 例項中啟動 Jupyter Notebook

jupyter notebook

#### 內容解密：

ssh 命令用於建立與 AWS 例項的安全連線。
-L 選項用於將本地端的連線埠轉發至遠端例項。
your_pem_filename 是你的私鑰檔案名稱。
ubuntu@your_instance_dns 是你的 AWS 例項的登入資訊。
jupyter notebook 命令用於啟動 Jupyter Notebook 服務。

PyTorch深度學習實務：開發與佈署深度學習應用

前言

深度學習基礎與PyTorch入門

PyTorch的安裝與基本操作

內容解密：

影像分類別實戰

使用PyTorch進行影像分類別

內容解密：

深度學習與PyTorch簡介

深度學習的定義

深度學習的發展歷程

深度學習的數學基礎

PyTorch與深度學習

PyTorch的優勢

本文的內容安排

內容解密：

內容解密：

PyTorch 簡介與優勢

PyTorch 的主要特點

PyTorch 與 TensorFlow 的比較

為何選擇 PyTorch？

Keras 與 PyTorch 的關係

PyTorch 的定位

本文使用的排版慣例

使用程式碼範例

深度學習與PyTorch的起步

自行組裝深度學習電腦

為什麼不建議立即組裝自己的電腦？

何時考慮組裝自己的電腦？

硬體選擇建議

GPU

CPU與主機板

記憶體（RAM）

儲存裝置

內容解密：

1. nn.Module 是PyTorch中所有神經網路模組的基礎類別，定義了神經網路的基本結構。

2. nn.Linear 用於定義全連線層，第一個引數是輸入特徵數，第二個引數是輸出特徵數。

3. forward 方法定義了神經網路的前向傳播過程，即輸入資料如何透過網路進行計算。

4. torch.relu 是一種啟用函式，用於引入非線性，使神經網路能夠學習更複雜的模式。

程式碼範例：在 AWS 例項中啟動 Jupyter Notebook

#### 內容解密：

1. `nn.Module` 是PyTorch中所有神經網路模組的基礎類別，定義了神經網路的基本結構。

2. `nn.Linear` 用於定義全連線層，第一個引數是輸入特徵數，第二個引數是輸出特徵數。

3. `forward` 方法定義了神經網路的前向傳播過程，即輸入資料如何透過網路進行計算。

4. `torch.relu` 是一種啟用函式，用於引入非線性，使神經網路能夠學習更複雜的模式。