19、高级深度学习技术：从图像到语言的建模之旅

高级深度学习技术：从图像到语言的建模之旅

1. 深度学习建模与 PyTorch Lightning

在深度学习建模中，PyTorch Lightning 是一个强大的工具，它具有以下显著优势：
- 训练循环抽象 ：避免训练、验证和测试循环中的重复代码。
- 分布式训练 ：简化跨多个 GPU 或节点扩展深度学习模型的过程。
- 实验跟踪和日志记录 ：与 MLflow 和 Weights & Biases 等工具集成，便于监控模型训练。
- 自动优化 ：自动处理优化过程，管理优化器和学习率调度器，轻松切换不同的优化算法。

2. 不同类型的数据与神经网络

2.1 数据类型分类

机器学习和深度学习中常见的数据类型可分为结构化数据（表格数据）和非结构化数据。非结构化数据主要包括序列数据、图像形状数据和图数据，具体示例如下表所示：
| 数据类型 | 示例 |
| — | — |
| 序列数据 | 文本、股票价格等时间序列数据、音频数据、地理定位数据、脑电图（EEG）数据、心电图（ECG）数据 |
| 图像形状数据 | 照片、安全和监控图像、医学图像（如 X 光或 CT 扫描）、视觉艺术和绘画图像、卫星图像、显微镜图像 |
| 图数据 | 道路网络、网页之间的连接（Web 图）、概念之间的关系（知识图）、个人和群体之间的连接（社交网络）、基因或其他生物实体之间的连接（生物网络） |

将不同数据类型重新