深度学习作为人工智能的核心技术，其实际应用涵盖计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个领域。以下是实战开发的关键要点：
1. 环境搭建💡
- 安装主流框架：TensorFlow / PyTorch / Keras
- 配置GPU加速：NVIDIA CUDA + cuDNN
- 虚拟环境管理：
python -m venv dl_env
2. 数据处理🛠️
- 数据清洗：去除噪声与异常值
- 数据增强：旋转、翻转、裁剪等操作
- 标准化：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
3. 模型训练📈
- 选择合适架构：CNN/RNN/Transformer
- 损失函数设计：交叉熵 / 均方误差
- 优化器配置：AdamW / SGD with momentum
- 验证集划分：
train_test_split函数使用
4. 部署优化🚀
- 模型压缩：知识蒸馏 / 量化技术
- 推理加速：TensorRT / ONNX Runtime
- 显存优化：混合精度训练（FP16）
- 持续学习：
from torch.utils.data import DataLoader