作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
在过去几年里，深度学习领域涌现了一大批高水平的模型，这些模型基于大量的数据和GPU计算能力实现了炫酷的效果。这其中最具代表性的是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN），其网络结构可以学习到图像、视频、文本等多种模态特征之间的复杂关系。 近年来，深度学习技术的发展催生了很多基于深度学习的应用产品和服务，如图像识别、自然语言处理、搜索推荐系统等。由于深度学习框架的普及，越来越多的开发者选择用Python语言进行深度学习研究、开发，比如说TensorFlow、Keras、PyTorch等。本文将介绍如何利用最强Python开源库PyTorch构建卷积神经网络并训练模型，并通过TorchServe部署模型，从而实现模型的快速上线、高可用性以及方便的接口调用。相信通过本文，读者能够掌握PyTorch的相关知识，理解深度学习的核心理论和算法，并运用Python语言开发出自己的项目。
2.基本概念术语说明
2.1 Pytorch
PyTorch是一个基于 Python 的开源机器学习库，提供高效的科学计算能力，同时它也支持动态计算图和定义神经网络模型。它是目前最流行的深度学习框架之一。
2.2 深度学习基础
深度学习是一个关于学习数据的统计模型，特别关注于对非线性数据模式的建模。它是一种机器学习方法，被用来识别和分类数据，并提取有效的特征。深度学习的基本要素包括：数据、特征、模型和损失函数。
2.3 Convolutional Neural Network (CNN)
来源地址：https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/132798237
