Machine Learning Engineer

主要職責 (Responsibilities)：

  1. 設計並實現用於創意影像應用的機器學習模型，涵蓋電腦視覺與生成式 AI。
  2. 跟進機器學習領域的最新進展，將新技術應用於產品改進。
  3. 與工程師及跨部門成員協作，發掘挑戰及機會，並將開放性問題轉化為具體技術問題進行解決。

應徵條件 (Requirements)：

必要條件：

  • 深入理解深度學習模型的訓練及微調，尤其在電腦視覺領域。
  • 熟悉 Transformers、自注意力機制、ViTs 等架構。
  • 精通 PyTorch（或熟悉 TensorFlow/JAX）。
  • 擁有相關領域碩士學位或同等經驗。
  • 熟練掌握線性代數及機率理論。
  • 英文溝通能力良好。
  • 對 ML 的關鍵概念有深入理解，例如能探索並分析 CLIP 模型的注意力圖。

加分條件：

  • 熟悉生成式 AI，尤其是文字轉圖像模型（如 Stable Diffusion）。
  • 具備訓練 Stable Diffusion 的 Adapter（如 LoRA、ControlNet、IP-Adapter 等）的經驗。
  • 擁有分析能力或藝術背景。
  • 有發表相關研究論文或學術成果。
  • 熟悉 Diffusion Models。

 

教案目標

  1. 全面掌握技術技能：深入理解深度學習理論，熟悉生成式 AI 和電腦視覺技術。
  2. 完成實戰項目：具備開發創意影像應用的實際經驗。
  3. 增強應聘優勢：具備學術背景或應用成果，提升競爭力。

實踐步驟

階段 1：基礎理論鞏固（1-2個月）

學習內容

  1. 數學基礎：
    • 線性代數：矩陣運算、特徵值分解（SVD）、奇異值分解。
    • 機率論：條件機率、貝葉斯定理、隨機變數的分佈。
  2. 深度學習理論：
    • 神經網絡基礎：前向傳播、反向傳播、梯度下降。
    • Transformers：自注意力機制、Positional Encoding。
    • 生成模型：VAE、GANs 和 Diffusion Models。

實踐任務

  • 使用 Python + NumPy 實現簡單的前向傳播和反向傳播過程。
  • 利用 PyTorch 訓練基本的卷積神經網絡（CNN）進行圖像分類（如 MNIST 手寫數字集）。

階段 2：工具與框架掌握（1-2個月）

學習內容

  1. 深度學習框架：
    • 熟悉 PyTorch，學習如何建立自定義模型、訓練流程。
    • 了解 TensorFlow 和 JAX 的基礎用法。
  2. 模型調試與分析：
    • 使用 TensorBoard 監控模型訓練。
    • 掌握 GDB 或 PyTorch Debugger 進行模型調試。
  3. 版本控制與合作：
    • 學習 Git 的使用與分支管理，進行跨部門協作。

實踐任務

  • 使用 PyTorch 訓練 ResNet 模型，並應用於 CIFAR-10 圖像分類。
  • 利用 TensorBoard 可視化訓練曲線與模型參數。

階段 3：專攻電腦視覺與生成式 AI（2-3個月）

學習內容

  1. 電腦視覺基礎：
    • 熟悉 OpenCV，處理圖像基本操作（如濾波、邊緣檢測）。
    • 學習主流電腦視覺模型（如 Faster R-CNN、YOLO）。
  2. 生成式 AI 技術：
    • 深入學習 CLIP 模型結構與應用場景。
    • 掌握 Diffusion Models，如 Stable Diffusion。
  3. 模型微調：
    • 學習如何使用 LoRA、ControlNet 進行模型調整。

實踐任務

  • 構建簡單的圖像生成模型（如 GAN）。
  • 使用 Hugging Face 的 Diffusers 訓練 Stable Diffusion，生成風格化圖像。

階段 4：產品開發實戰（2-3個月）

學習內容

  1. 產品開發流程：
    • 瞭解機器學習產品從需求分析到部署的完整流程。
    • 學習如何撰寫技術設計文件和維護文檔。
  2. 技術優化：
    • 優化模型效能，確保在有限資源下運行。
    • 針對特定場景設計實用功能。

實踐任務

  • 開發一個簡單的影像拼貼應用，整合生成式 AI 功能（如風格遷移）。
  • 實現在線模型微調功能，支持用戶個性化需求。

階段 5：成果展示與應聘準備（1個月）

學習內容

  1. 成果整理與分享：
    • 撰寫技術報告，展示學習成果。
    • 準備技術簡報，模擬面試時的專案分享。
  2. 應聘準備：
    • 熟悉面試中常見技術問題，特別是 Transformers 和生成式 AI。
    • 練習 Pair Programming 和技術測驗。

實踐任務

  • 整理過去完成的專案，並發布到 GitHub 或技術部落格。
  • 模擬面試，針對 PicCollage 的招聘需求設計解決方案並展示。

資源與工具

  • 課程：
  • 書籍：
    • 《Deep Learning with Python》by François Chollet
    • 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》
  • 工具：
    • PyTorch、Hugging Face Transformers、OpenCV、Git、TensorBoard。

成果期望

完成以上教案後，AIW 將具備以下能力：

  1. 技術能力：熟練使用生成式 AI 和電腦視覺技術，能開發實用產品。
  2. 實戰經驗：完成至少兩個完整的產品級別項目。
  3. 應聘優勢：掌握 PicCollage 需求的關鍵技能，有針對性地準備面試。

這將大幅提升 AIW 勝任該職位的可能性！

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

教案目標

  1. 全面掌握技術技能：深入理解深度學習理論，熟悉生成式 AI 和電腦視覺技術。
  2. 完成實戰項目：具備開發創意影像應用的實際經驗。
  3. 增強應聘優勢：具備學術背景或應用成果，提升競爭力。

實踐步驟

階段 1：基礎理論鞏固（1-2個月）

學習內容

  1. 數學基礎：
    • 線性代數：矩陣運算、特徵值分解（SVD）、奇異值分解。

線性代數是機器學習和深度學習的核心基礎之一，以下是對矩陣運算、特徵值分解 (Eigendecomposition) 和奇異值分解 (Singular Value Decomposition, SVD) 的解析：

1. 矩陣運算 (Matrix Operations)

基本運算

  • 矩陣加法與減法：
    A+BA + BA+B 和 A    −BA - BA−B 是對應元素的逐項加減。要求矩陣 AAA 和 BBB 的維度相同。
  • 矩陣乘法：
    C=A    ⋅BC = A \cdot BC=A⋅B，其中 AAA 是 m×nm \times nm×n 矩陣，BBB 是 n×pn \times pn×p 矩陣。
    CCC 的元素為：

Cij=∑k=1nAikBkjC_{ij} = \sum_{k=1}^n A_{ik} B_{kj}Cij​=k=1∑n​Aik​Bkj​

注意矩陣乘法不具交換性，即 A⋅B≠B⋅AA \cdot B \neq B \cdot AA⋅B=B⋅A。

  • 標量乘法：
    矩陣中的每個元素都乘以同一個標量 α\alphaα：

(α⋅A)ij=α⋅Aij(\alpha \cdot A)_{ij} = \alpha \cdot A_{ij}(α⋅A)ij​=α⋅Aij​

  • 轉置：
    將矩陣 AAA 的行和列互換：

AijT=AjiA^T_{ij} = A_{ji}AijT​=Aji​

特殊矩陣

  • 單位矩陣 (Identity Matrix)：
    符號 III，對角線元素為 1，其餘為 0。
  • 對稱矩陣 (Symmetric Matrix)：
    A=ATA = A^TA=AT。
  • 對角矩陣 (Diagonal Matrix)：
    只有對角線上有非零元素。

2. 特徵值分解 (Eigendecomposition)

概念

  • 特徵值與特徵向量：
    對於一個 n×nn \times nn×n 的方陣 AAA，如果存在非零向量 vvv 和標量 λ\lambdaλ，使得：

Av=λvA v = \lambda vAv=λv

那麼 λ\lambdaλ 是 AAA 的特徵值，vvv 是對應的特徵向量。

  • 特徵值分解公式：
    如果 AAA 是一個可對角化的矩陣，則可以分解為：

A=VΛV−1A = V \Lambda V^{-1}A=VΛV−1

其中：

  • VVV：特徵向量組成的矩陣。
  • Λ\LambdaΛ：對角矩陣，其對角線元素是 AAA 的特徵值。

應用

  • 資料壓縮 (如 PCA)。
  • 對稱矩陣的分解和分析。
  • 動態系統穩定性分析。

3. 奇異值分解 (Singular Value Decomposition, SVD)

概念

  • 奇異值分解將任意 m×nm \times nm×n 矩陣 AAA 分解為三個矩陣的乘積：

A=UΣVTA = U \Sigma V^TA=UΣVT

其中：

  • UUU：左奇異向量矩陣，大小為 m×mm \times mm×m，列為 AAA 的特徵向量。
  • Σ\SigmaΣ：奇異值矩陣，大小為 m×nm \times nm×n，對角線為奇異值，其餘為 0。
  • VVV：右奇異向量矩陣，大小為 n×nn \times nn×n，列為 ATA^TAT 的特徵向量。
  • 奇異值 (Singular Values)：
    奇異值是矩陣 ATAA^T AATA 或 AATA A^TAAT 的非負特徵值的平方根。

性質

  • UUU 和 VVV 是正交矩陣，即 UTU=IU^T U = IUTU=I 和 VTV=IV^T V = IVTV=I。
  • Σ\SigmaΣ 的對角元素按降序排列，表示矩陣的奇異值。

應用

  • 降維與壓縮：保留較大的奇異值，忽略較小的奇異值，用於資料降維（如 LSA）。
  • 矩陣近似：使用前 kkk 個奇異值進行低秩近似： Ak=UkΣkVkTA_k = U_k \Sigma_k V_k^TAk​=Uk​Σk​VkT​
  • 圖像處理：壓縮圖像數據，降低存儲需求。

特徵值分解與奇異值分解的區別

特徵值分解

奇異值分解

僅適用於方陣 n×nn \times nn×n

適用於任意大小的矩陣 m×nm \times nm×n

依賴於特徵值與特徵向量

依賴於奇異值與奇異向量

用於對稱性分析與對角化

用於降維、矩陣近似與數據壓縮

實踐示例

Python 示例：特徵值分解

python

複製程式碼

import numpy as np

 

A = np.array([[4, 2], [1, 3]])

eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(A)

 

print("特徵值：", eigvals)

print("特徵向量：", eigvecs)

Python 示例：奇異值分解

python

複製程式碼

A = np.array([[3, 1], [1, 3], [1, 2]])

U, Sigma, VT = np.linalg.svd(A)

 

print("U 矩陣：", U)

print("奇異值：", Sigma)

print("V^T 矩陣：", VT)

掌握這些概念與操作，對進一步深入機器學習（如 PCA、Autoencoder、GAN 等技術）至關重要。

 

  • 機率論：條件機率、貝葉斯定理、隨機變數的分佈。

機率論是機器學習和數據分析的重要基礎，以下是對條件機率、貝葉斯定理和隨機變數分佈的解析：

1. 條件機率 (Conditional Probability)

定義

條件機率描述事件 AAA 在事件 BBB 發生的條件下的發生概率，表示為 P(A∣B)P(A \mid B)P(A∣B)：

P(A∣B)=P(A∩B)P(B),P(B)>0P(A \mid B) = \frac{P(A \cap B)}{P(B)}, \quad P(B) > 0P(A∣B)=P(B)P(A∩B)​,P(B)>0

  • P(A∩B)P(A \cap B)P(A∩B)：表示 AAA 和 BBB 同時發生的概率。
  • P(B)P(B)P(B)：事件 BBB 的概率。

性質

  • 如果 AAA 與 BBB 獨立，則 P(A∣B)=P(A)P(A \mid B) = P(A)P(A∣B)=P(A)。
  • 條件機率是基於已知資訊重新計算事件發生的可能性。

應用

  • 在機器學習中，用於建模依賴關係，例如朴素貝葉斯分類器。
  • 決策問題中，根據新資訊更新概率估計。

2. 貝葉斯定理 (Bayes' Theorem)

定義

貝葉斯定理是一個基於條件機率的公式，用於更新事件的概率分佈：

P(A∣B)=P(B∣A)P(A)P(B),P(B)>0P(A \mid B) = \frac{P(B \mid A) P(A)}{P(B)}, \quad P(B) > 0P(A∣B)=P(B)P(B∣A)P(A)​,P(B)>0

  • P(A∣B)P(A \mid B)P(A∣B)：給定 BBB 發生的條件下 AAA 發生的後驗概率。
  • P(B∣A)P(B \mid A)P(B∣A)：給定 AAA 發生的條件下 BBB 發生的可能性。
  • P(A)P(A)P(A)：AAA 的先驗概率。
  • P(B)P(B)P(B)：BBB 的總概率，計算公式為： P(B)=∑iP(B∣Ai)P(Ai)P(B) = \sum_{i} P(B \mid A_i) P(A_i)P(B)=i∑​P(B∣Ai​)P(Ai​)

應用

  • 分類問題：朴素貝葉斯分類器。
  • 醫學診斷：計算疾病的可能性（如病人症狀的後驗概率）。
  • 決策分析：根據新證據動態更新概率。

實例

假設有一個疾病檢測：

  • P(Positive∣Disease)=0.99P(Positive \mid Disease) = 0.99P(Positive∣Disease)=0.99：測試靈敏度。
  • P(Disease)=0.001P(Disease) = 0.001P(Disease)=0.001：疾病發生率。
  • P(Positive∣NoDisease)=0.05P(Positive \mid NoDisease) = 0.05P(Positive∣NoDisease)=0.05：假陽性率。 使用貝葉斯定理計算 P(Disease∣Positive)P(Disease \mid Positive)P(Disease∣Positive)：

P(Disease∣Positive)=P(Positive∣Disease)P(Disease)P(Positive)P(Disease \mid Positive) = \frac{P(Positive \mid Disease) P(Disease)}{P(Positive)}P(Disease∣Positive)=P(Positive)P(Positive∣Disease)P(Disease)​ P(Positive)=P(Positive∣Disease)P(Disease)+P(Positive∣NoDisease)P(NoDisease)P(Positive) = P(Positive \mid Disease) P(Disease) + P(Positive \mid NoDisease) P(NoDisease)P(Positive)=P(Positive∣Disease)P(Disease)+P(Positive∣NoDisease)P(NoDisease)

3. 隨機變數的分佈 (Probability Distributions)

隨機變數

  • 隨機變數是一個數學函數，用於描述實驗的可能結果。
  • 離散隨機變數：取值為有限或可數集合，如骰子點數。
  • 連續隨機變數：取值為連續集合，如測量結果。

常見分佈

  1. 離散分佈：
    • 二項分佈 (Binomial Distribution)：表示 nnn 次重複實驗中成功 kkk 次的概率。
      機率質量函數 (PMF)： P(X=k)=(nk)pk(1      −p)n−kP(X = k) = \binom{n}{k} p^k (1-p)^{n-k}P(X=k)=(kn​)pk(1−p)n−k
    • 泊松分佈 (Poisson Distribution)：表示單位時間內某事件發生的次數。
      PMF： P(X=k)=λke      −λk!P(X = k) = \frac{\lambda^k e^{-\lambda}}{k!}P(X=k)=k!λke−λ​
  2. 連續分佈：
    • 均勻分佈 (Uniform Distribution)：在範圍 [a,b][a, b][a,b] 內，所有值的概率相等。
      機率密度函數 (PDF)： f(x)=1b      −a,a≤x≤bf(x) = \frac{1}{b-a}, \quad a \leq x \leq bf(x)=b−a1​,a≤x≤b
    • 正態分佈 (Normal Distribution)：又稱高斯分佈，用於描述自然界中許多現象。
      PDF： f(x)=12πσ2e      −(x−μ)22σ2f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}f(x)=2πσ2​1​e−2σ2(x−μ)2​
      • μ\muμ：均值。
      • σ\sigmaσ：標準差。

性質

  • 機率分佈滿足歸一化條件： ∑xP(X=x)=1(離散)\sum_{x} P(X = x) = 1 \quad \text{(離散)}x∑​P(X=x)=1(離散) ∫−∞∞f(x)dx=1(連續)\int_{-\infty}^{\infty} f(x) dx = 1 \quad \text{(連續)}∫−∞∞​f(x)dx=1(連續)

應用

  • 機器學習中建模隨機性（如高斯混合模型）。
  • 數據分析中擬合數據分佈。

綜合應用：條件機率與分佈

假設我們要估算一個學生在考試中取得高分的概率，已知：

  • 高分概率 P(HighScore)P(HighScore)P(HighScore)。
  • 平時學習時間 StudyTimeStudyTimeStudyTime 的分佈 f(StudyTime∣HighScore)f(StudyTime \mid HighScore)f(StudyTime∣HighScore)。 我們可以用貝葉斯定理與分佈的結合來計算後驗分佈 P(HighScore∣StudyTime)P(HighScore \mid StudyTime)P(HighScore∣StudyTime)。

Python 示例

條件機率與貝葉斯定理

python

複製程式碼

# Example: Bayesian Inference

P_Disease = 0.001

P_Positive_given_Disease = 0.99

P_Positive_given_NoDisease = 0.05

P_NoDisease = 1 - P_Disease

 

# Calculate P(Positive)

P_Positive = P_Positive_given_Disease * P_Disease + P_Positive_given_NoDisease * P_NoDisease

 

# Calculate P(Disease | Positive)

P_Disease_given_Positive = (P_Positive_given_Disease * P_Disease) / P_Positive

print("P(Disease | Positive):", P_Disease_given_Positive)

正態分佈的繪製

python

複製程式碼

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

 

mu, sigma = 0, 1  # Mean and Standard Deviation

x = np.linspace(-5, 5, 100)

pdf = (1 / (np.sqrt(2 * np.pi * sigma**2))) * np.exp(-(x - mu)**2 / (2 * sigma**2))

 

plt.plot(x, pdf, label="Normal Distribution")

plt.title("Normal Distribution PDF")

plt.xlabel("x")

plt.ylabel("f(x)")

plt.legend()

plt.show()

掌握這些概念和技術，能幫助你更深入理解機器學習中的機率建模與分析過程！

 

  1. 深度學習理論：
    • 神經網絡基礎：前向傳播、反向傳播、梯度下降。

神經網絡的核心基礎包括 前向傳播 (Forward Propagation)、反向傳播 (Backward Propagation) 和 梯度下降 (Gradient Descent)。這些概念共同構成了神經網絡訓練和調參的基本過程。

1. 前向傳播 (Forward Propagation)

概念

前向傳播是神經網絡中數據流向的第一步，從輸入層開始，經過隱藏層到達輸出層，用於計算預測值 y^\hat{y}y^​。

計算過程

假設一個簡單的三層神經網絡：

  • 輸入層： xxx（特徵向量）
  • 隱藏層： hhh（隱藏單元的輸出）
  • 輸出層： y^\hat{y}y^​（模型的預測值）
  1. 隱藏層的輸出：
    • z1=W1x+b1z_1 = W_1 x + b_1z1​=W1​x+b1​
      (W1W_1W1​ 是權重矩陣，b1b_1b1​ 是偏置向量)
    • h=f(z1)h = f(z_1)h=f(z1​)
      (fff 是激活函數，如 ReLU 或 Sigmoid)
  2. 輸出層的輸出：
    • z2=W2h+b2z_2 = W_2 h + b_2z2​=W2​h+b2​
    • y^=g(z2)\hat{y} = g(z_2)y^​=g(z2​)
      (ggg 是輸出層的激活函數，如 Softmax)

目標

計算預測值 y^\hat{y}y^​ 和目標值 yyy 的損失函數 L(y^,y)L(\hat{y}, y)L(y^​,y)，如均方誤差或交叉熵。

2. 反向傳播 (Backward Propagation)

概念

反向傳播是一種通過鏈式法則計算損失函數對每個權重和偏置的偏導數的方法，用於更新參數以最小化損失。

計算過程

  1. 計算損失函數對輸出層的偏導數：
    • ∂L∂z2=∂L∂y^⋅∂y^∂z2\frac{\partial L}{\partial z_2} = \frac{\partial L}{\partial \hat{y}} \cdot \frac{\partial \hat{y}}{\partial z_2}∂z2​∂L​=∂y^​∂L​⋅∂z2​∂y^​​
  2. 傳回隱藏層：
    • ∂L∂z1=∂L∂z2⋅W2⋅f′(z1)\frac{\partial L}{\partial z_1} = \frac{\partial L}{\partial z_2} \cdot W_2 \cdot f'(z_1)∂z1​∂L​=∂z2​∂L​⋅W2​⋅f′(z1​)
  3. 計算權重和偏置的梯度：
    • 對於輸出層： ∂L∂W2=h⋅∂L∂z2,∂L∂b2=∂L∂z2\frac{\partial L}{\partial W_2} = h \cdot \frac{\partial L}{\partial z_2}, \quad \frac{\partial L}{\partial b_2} = \frac{\partial L}{\partial z_2}∂W2​∂L​=h⋅∂z2​∂L​,∂b2​∂L​=∂z2​∂L​
    • 對於隱藏層： ∂L∂W1=x⋅∂L∂z1,∂L∂b1=∂L∂z1\frac{\partial L}{\partial W_1} = x \cdot \frac{\partial L}{\partial z_1}, \quad \frac{\partial L}{\partial b_1} = \frac{\partial L}{\partial z_1}∂W1​∂L​=x⋅∂z1​∂L​,∂b1​∂L​=∂z1​∂L​

目標

確定每個參數對損失的影響，為梯度下降更新提供依據。

3. 梯度下降 (Gradient Descent)

概念

梯度下降是一種優化算法，用於通過減少損失函數的梯度來更新模型參數。

公式

  • 權重更新： W=W−η⋅∂L∂WW = W - \eta \cdot \frac{\partial L}{\partial W}W=W−η⋅∂W∂L​
  • 偏置更新： b=b−η⋅∂L∂bb = b - \eta \cdot \frac{\partial L}{\partial b}b=b−η⋅∂b∂L​ (η\etaη 是學習率，表示每次更新的步伐大小)

種類

  1. 批量梯度下降 (Batch Gradient Descent)：
    • 使用整個訓練數據集計算梯度。
    • 優點：收斂穩定。
    • 缺點：計算量大。
  2. 隨機梯度下降 (Stochastic Gradient Descent, SGD)：
    • 每次更新只用一個樣本計算梯度。
    • 優點：計算快。
    • 缺點：波動大，收斂不穩定。
  3. 小批量梯度下降 (Mini-Batch Gradient Descent)：
    • 使用小批量數據計算梯度。
    • 綜合了批量和隨機梯度下降的優點。
  4. 改進版梯度下降：
    • Momentum：增加動量項，減少振盪。
    • Adam：自適應學習率，綜合 Momentum 和 RMSProp 的優勢。

整體流程

  1. 初始化參數：隨機初始化權重和偏置。
  2. 前向傳播：計算損失函數 L(y^,y)L(\hat{y}, y)L(y^​,y)。
  3. 反向傳播：計算損失對每個參數的梯度。
  4. 梯度更新：使用梯度下降更新權重和偏置。
  5. 重複步驟 2-4 直到損失收斂或達到最大迭代次數。

Python 示例

簡單的前向與反向傳播

python

複製程式碼

import numpy as np

 

# 初始化權重和偏置

W1 = np.random.randn(2, 3)

b1 = np.random.randn(3)

W2 = np.random.randn(3, 1)

b2 = np.random.randn(1)

 

# 激活函數 (ReLU 和 Sigmoid)

def relu(x):

    return np.maximum(0, x)

 

def sigmoid(x):

    return 1 / (1 + np.exp(-x))

 

# 前向傳播

def forward(x):

    z1 = np.dot(x, W1) + b1

    h = relu(z1)

    z2 = np.dot(h, W2) + b2

    y_hat = sigmoid(z2)

    return y_hat, z1, h, z2

 

# 損失函數 (均方誤差)

def loss(y_hat, y):

    return 0.5 * np.mean((y_hat - y)**2)

 

# 反向傳播 (計算梯度)

def backward(x, y, y_hat, z1, h, z2):

    dz2 = y_hat - y

    dW2 = np.dot(h.T, dz2) / x.shape[0]

    db2 = np.mean(dz2, axis=0)

    dz1 = np.dot(dz2, W2.T) * (z1 > 0)

    dW1 = np.dot(x.T, dz1) / x.shape[0]

    db1 = np.mean(dz1, axis=0)

    return dW1, db1, dW2, db2

 

# 梯度下降

def update(W1, b1, W2, b2, dW1, db1, dW2, db2, lr=0.01):

    W1 -= lr * dW1

    b1 -= lr * db1

    W2 -= lr * dW2

    b2 -= lr * db2

    return W1, b1, W2, b2

總結

  • 前向傳播：用於計算預測值和損失。
  • 反向傳播：基於鏈式法則計算梯度。
  • 梯度下降：通過更新參數最小化損失。

這三個部分緊密相連，構成了神經網絡的核心訓練流程。掌握這些基礎是深入理解神經網絡和深度學習的關鍵。

 

  • Transformers：自注意力機制、Positional Encoding。

Transformers 是目前深度學習中特別強大的模型架構，廣泛應用於自然語言處理 (NLP)、圖像處理和生成式 AI 等領域。其核心在於 自注意力機制 (Self-Attention) 和 位置編碼 (Positional Encoding)。以下對這兩個關鍵組件進行深入解析。

1. 自注意力機制 (Self-Attention Mechanism)

概念

自注意力機制允許模型根據序列中其他位置的相關性，重新加權每個輸入詞的表徵，從而捕捉長距離依賴關係。

計算過程

對於序列中的輸入表示 X∈Rn×dX \in \mathbb{R}^{n \times d}X∈Rn×d，其中 nnn 是序列長度，ddd 是嵌入維度，計算自注意力的步驟如下：

  1. 生成三組向量：
    • 查詢向量 (Query, QQQ)：
      Q=XWQQ = XW_QQ=XWQ      ​，其中 WQ∈Rd×dkW_Q \in \mathbb{R}^{d \times d_k}WQ​∈Rd×dk​ 是可訓練參數矩陣。
    • 鍵向量 (Key, KKK)：
      K=XWKK = XW_KK=XWK      ​，其中 WK∈Rd×dkW_K \in \mathbb{R}^{d \times d_k}WK​∈Rd×dk​。
    • 值向量 (Value, VVV)：
      V=XWVV = XW_VV=XWV      ​，其中 WV∈Rd×dvW_V \in \mathbb{R}^{d \times d_v}WV​∈Rd×dv​。
  2. 計算注意力分數：
    • 使用查詢和鍵向量計算關聯分數： Attention Score=QKTdk\text{Attention Score} = \frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}Attention Score=dk​​QKT​ dkd_kdk​ 是鍵的維度，dk\sqrt{d_k}dk​​ 是縮放因子，避免分數過大導致梯度不穩定。
  3. 應用 Softmax：
    • 將關聯分數轉換為概率分布： Attention Weights=Softmax(QKTdk)\text{Attention Weights} = \text{Softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})Attention Weights=Softmax(dk​​QKT​)
  4. 加權求和值向量：
    • 使用注意力權重對值向量加權： Output=Attention Weights⋅V\text{Output} = \text{Attention Weights} \cdot VOutput=Attention Weights⋅V

優點

  • 動態建模序列中不同位置的關係。
  • 計算並行化，相比於 RNN 更高效。

2. 多頭自注意力機制 (Multi-Head Self-Attention)

概念

單頭自注意力可能過於單一，多頭機制允許模型學習不同的表示空間，進一步增強其表現能力。

計算過程

  1. 將輸入拆分為 hhh 個頭，每個頭分別計算自己的 Q,K,VQ, K, VQ,K,V。
  2. 計算每個頭的自注意力輸出，並將所有頭的輸出拼接： Multi-Head Output=Concat(Head1,…,Headh)WO\text{Multi-Head Output} = \text{Concat}(\text{Head}_1, \dots, \text{Head}_h)W_OMulti-Head Output=Concat(Head1​,…,Headh​)WO​ WOW_OWO​ 是最終投影矩陣。

3. 位置編碼 (Positional Encoding)

概念

Transformer 本身缺乏對序列結構的內在感知，位置編碼是用來注入序列位置信息的一種方法。

公式

對於序列中第 pospospos 個位置和第 iii 個維度，位置編碼定義為：

PE(pos,2i)=sin⁡(pos100002i/d)PE(pos, 2i) = \sin\left(\frac{pos}{10000^{2i/d}}\right)PE(pos,2i)=sin(100002i/dpos​) PE(pos,2i+1)=cos⁡(pos100002i/d)PE(pos, 2i+1) = \cos\left(\frac{pos}{10000^{2i/d}}\right)PE(pos,2i+1)=cos(100002i/dpos​)

  • pospospos：序列中的位置。
  • iii：嵌入維度中的索引。
  • ddd：嵌入向量的維度。

特性

  • 正弦和餘弦函數確保每個位置的編碼都是唯一的。
  • 編碼的周期性使模型能夠捕捉長距離依賴。

示例

假設嵌入維度 d=4d = 4d=4，位置 pos=0,1,2pos = 0, 1, 2pos=0,1,2，則位置編碼如下：

pospospos

PE(pos,0)PE(pos, 0)PE(pos,0)

PE(pos,1)PE(pos, 1)PE(pos,1)

PE(pos,2)PE(pos, 2)PE(pos,2)

PE(pos,3)PE(pos, 3)PE(pos,3)

0

sin(0)

cos(0)

sin(0)

cos(0)

1

sin(1/1000001/10000^{0}1/100000)

cos(1/1000001/10000^{0}1/100000)

sin(1/100001/21/10000^{1/2}1/100001/2)

cos(1/100001/21/10000^{1/2}1/100001/2)

2

...

...

...

...

Transformers 的組合結構

整體架構

  1. 編碼器 (Encoder)：
    • 包含多層多頭自注意力和前饋神經網絡。
    • 每層結構為： Output=LayerNorm(Self-Attention+Feed Forward)\text{Output} = \text{LayerNorm}(\text{Self-Attention} + \text{Feed Forward})Output=LayerNorm(Self-Attention+Feed Forward)
  2. 解碼器 (Decoder)：
    • 在編碼器基礎上加入掩碼機制，避免未來信息泄露。
    • 每層結構為： Output=LayerNorm(Masked Attention+Encoder-Decoder Attention+Feed Forward)\text{Output} = \text{LayerNorm}(\text{Masked Attention} + \text{Encoder-Decoder Attention} + \text{Feed Forward})Output=LayerNorm(Masked Attention+Encoder-Decoder Attention+Feed Forward)

損失函數

多數使用交叉熵損失，計算模型輸出和目標值之間的差異。

應用與優勢

  1. NLP 任務：
    • 機器翻譯 (Transformer)。
    • 語言生成 (GPT, BERT)。
  2. 計算機視覺：
    • 自注意力用於圖像的區域相關建模 (ViT)。
  3. 生成模型：
    • 文本到圖像生成 (如 DALL-E)。

Python 示例

自注意力計算

python

複製程式碼

import numpy as np

 

# 模擬輸入

X = np.random.rand(3, 4)  # 序列長度=3，嵌入維度=4

W_Q = np.random.rand(4, 2)

W_K = np.random.rand(4, 2)

W_V = np.random.rand(4, 2)

 

# 計算 Q, K, V

Q = np.dot(X, W_Q)

K = np.dot(X, W_K)

V = np.dot(X, W_V)

 

# 計算注意力分數和輸出

attention_scores = np.dot(Q, K.T) / np.sqrt(2)

attention_weights = np.exp(attention_scores) / np.sum(np.exp(attention_scores), axis=1, keepdims=True)

output = np.dot(attention_weights, V)

 

print("注意力輸出：", output)

位置編碼

python

複製程式碼

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

 

def positional_encoding(pos, d):

    PE = np.zeros((pos, d))

    for p in range(pos):

        for i in range(d):

            if i % 2 == 0:

                PE[p, i] = np.sin(p / 10000**(2 * i / d))

            else:

                PE[p, i] = np.cos(p / 10000**(2 * i / d))

    return PE

 

PE = positional_encoding(50, 16)

plt.matshow(PE)

plt.title("Positional Encoding")

plt.show()

總結

  • 自注意力機制：捕捉序列中元素之間的動態依賴關係。
  • 位置編碼：補充序列結構信息，確保模型具有位置信息感知能力。
  • 優勢：並行計算、全局關聯建模，適用於多種序列數據。

掌握這些基礎概念是深入理解 Transformer 和生成式 AI 模型的關鍵。

 

  • 生成模型：VAE、GANs 和 Diffusion Models。

生成模型是一類用於學習數據分佈的模型，能夠創建類似於真實數據的樣本。以下是對三種常見生成模型——變分自編碼器 (VAE)、生成對抗網絡 (GANs) 和 擴散模型 (Diffusion Models) 的詳細解析。

1. 變分自編碼器 (Variational Autoencoder, VAE)

概念

VAE 是基於概率圖模型的生成模型，通過編碼器學習數據的潛在分佈，然後由解碼器生成新數據。

結構

  1. 編碼器 (Encoder)：
    • 將輸入數據 xxx 映射到潛在空間 zzz，輸出潛在分佈參數 μ\muμ 和 σ\sigmaσ。
    • z∼N(μ,σ2)z \sim \mathcal{N}(\mu, \sigma^2)z∼N(μ,σ2)。
  2. 解碼器 (Decoder)：
    • 從潛在變量 zzz 重構數據 x^\hat{x}x^，最大化生成樣本與真實樣本的相似度。

目標函數

VAE 的損失函數由兩部分組成：

L=重構損失+正則化項\mathcal{L} = \text{重構損失} + \text{正則化項}L=重構損失+正則化項

  • 重構損失：衡量生成數據 x^\hat{x}x^ 與真實數據 xxx 的差異，例如均方誤差 (MSE)。
  • 正則化項：用於讓潛在變量 zzz 的分佈接近於標準正態分佈：

DKL(q(z∣x)∥p(z))=∫q(z∣x)log⁡q(z∣x)p(z)dzD_{KL}(q(z|x) \| p(z)) = \int q(z|x) \log \frac{q(z|x)}{p(z)} dzDKL​(q(z∣x)∥p(z))=∫q(z∣x)logp(z)q(z∣x)​dz

優勢與局限

  • 優勢：
    • 基於概率，數學嚴謹。
    • 潛在空間連續，可插值生成數據。
  • 局限：
    • 生成數據通常模糊，質量不如 GAN。

2. 生成對抗網絡 (Generative Adversarial Networks, GANs)

概念

GAN 是通過兩個網絡——生成器 (Generator) 和判別器 (Discriminator) 的對抗過程來生成數據。

結構

  1. 生成器 (G)：
    • 將隨機噪聲 z∼N(0,1)z \sim \mathcal{N}(0, 1)z∼N(0,1) 映射為生成數據 x^\hat{x}x^。
  2. 判別器 (D)：
    • 判斷輸入數據是真實數據還是生成數據。

目標函數

GAN 的目標是解決以下極小極大問題：

min⁡Gmax⁡DEx∼pdata(x)[log⁡D(x)]+Ez∼pz(z)[log⁡(1−D(G(z)))]\min_G \max_D \mathbb{E}_{x \sim p_\text{data}(x)}[\log D(x)] + \mathbb{E}_{z \sim p_z(z)}[\log (1 - D(G(z)))]Gmin​Dmax​Ex∼pdata​(x)​[logD(x)]+Ez∼pz​(z)​[log(1−D(G(z)))]

  • 判別器 DDD：最大化辨別真實數據和生成數據的能力。
  • 生成器 GGG：最小化判別器將生成數據判為假的概率。

優勢與局限

  • 優勢：
    • 生成樣本逼真，適合圖像生成任務。
  • 局限：
    • 訓練不穩定，可能出現模式崩潰 (Mode Collapse)。
    • 設計和調參較為困難。

3. 擴散模型 (Diffusion Models)

概念

擴散模型是一種基於概率的生成模型，通過逐步添加噪聲到數據中，再從噪聲中還原生成數據。

結構

  1. 前向擴散過程 (Forward Diffusion Process)：
    • 從數據分佈 p(x0)p(x_0)p(x0​) 開始，逐步添加高斯噪聲生成一系列中間狀態 x1,x2,…,xTx_1, x_2, \dots, x_Tx1​,x2​,…,xT​：

q(xt∣xt−1)=N(xt;αtxt−1,βtI)q(x_t | x_{t-1}) = \mathcal{N}(x_t; \sqrt{\alpha_t} x_{t-1}, \beta_t I)q(xt​∣xt−1​)=N(xt​;αt​​xt−1​,βt​I)

  1. 反向去噪過程 (Reverse Denoising Process)：
    • 從純噪聲 xT∼N(0,I)x_T \sim \mathcal{N}(0, I)xT​∼N(0,I) 開始，逐步去噪重建原始數據 x0x_0x0​。

目標函數

擴散模型的損失函數基於去噪過程的重建誤差：

L=Eq(xt∣x0)[∥ϵ−ϵθ(xt,t)∥2]\mathcal{L} = \mathbb{E}_{q(x_t|x_0)}[\| \epsilon - \epsilon_\theta(x_t, t) \|^2]L=Eq(xt​∣x0​)​[∥ϵ−ϵθ​(xt​,t)∥2]

  • ϵ\epsilonϵ：真實的噪聲。
  • ϵθ\epsilon_\thetaϵθ​：模型預測的噪聲。

優勢與局限

  • 優勢：
    • 理論嚴謹，生成數據的多樣性高。
    • 避免模式崩潰問題。
  • 局限：
    • 訓練和生成速度較慢。

比較：VAE、GAN 和 Diffusion Models

特性

VAE

GAN

Diffusion Models

生成數據質量

中

高

高

訓練穩定性

穩定

不穩定

穩定

理論基礎

嚴謹

部分基於對抗性

嚴謹

適用場景

潛在分佈學習、數據插值

圖像生成、風格遷移

高質量圖像生成

主要問題

模糊生成樣本

訓練不穩定、模式崩潰

訓練和推理速度慢

Python 示例

VAE

python

複製程式碼

import torch

import torch.nn as nn

 

class VAE(nn.Module):

    def __init__(self, input_dim, latent_dim):

        super(VAE, self).__init__()

        self.encoder = nn.Sequential(

            nn.Linear(input_dim, 128),

            nn.ReLU(),

            nn.Linear(128, 64),

            nn.ReLU()

        )

        self.mu = nn.Linear(64, latent_dim)

        self.log_var = nn.Linear(64, latent_dim)

        self.decoder = nn.Sequential(

            nn.Linear(latent_dim, 64),

            nn.ReLU(),

            nn.Linear(64, 128),

            nn.ReLU(),

            nn.Linear(128, input_dim),

            nn.Sigmoid()

        )

 

    def forward(self, x):

        h = self.encoder(x)

        mu, log_var = self.mu(h), self.log_var(h)

        z = self.reparameterize(mu, log_var)

        x_recon = self.decoder(z)

        return x_recon, mu, log_var

 

    def reparameterize(self, mu, log_var):

        std = torch.exp(0.5 * log_var)

        eps = torch.randn_like(std)

        return mu + eps * std

GAN

python

複製程式碼

class Generator(nn.Module):

    def __init__(self, noise_dim, output_dim):

        super(Generator, self).__init__()

        self.model = nn.Sequential(

            nn.Linear(noise_dim, 128),

            nn.ReLU(),

            nn.Linear(128, 256),

            nn.ReLU(),

            nn.Linear(256, output_dim),

            nn.Tanh()

        )

 

    def forward(self, z):

        return self.model(z)

 

class Discriminator(nn.Module):

    def __init__(self, input_dim):

        super(Discriminator, self).__init__()

        self.model = nn.Sequential(

            nn.Linear(input_dim, 256),

            nn.ReLU(),

            nn.Linear(256, 128),

            nn.ReLU(),

            nn.Linear(128, 1),

            nn.Sigmoid()

        )

 

    def forward(self, x):

        return self.model(x)

總結

  • VAE：適合學習連續潛在空間，生成樣本連貫但質量有限。
  • GANs：生成樣本逼真但訓練不穩定。
  • Diffusion Models：生成數據質量高且多樣性好，理論嚴謹但速度較慢。

每種模型都有其適用場景，根據需求選擇合適的技術是關鍵！

 

實踐任務

  • 使用 Python + NumPy 實現簡單的前向傳播和反向傳播過程。

實作步驟

  1. 初始化網絡結構（權重和偏置）。
  2. 實現前向傳播：
    • 計算隱藏層輸出。
    • 計算輸出層輸出。
  3. 計算損失函數（均方誤差）。
  4. 實現反向傳播：
    • 計算損失相對於權重和偏置的梯度。
  5. 使用梯度下降更新權重和偏置。

完整代碼

python

複製程式碼

import numpy as np

 

# 激活函數和其導數

def sigmoid(x):

    return 1 / (1 + np.exp(-x))

 

def sigmoid_derivative(x):

    return sigmoid(x) * (1 - sigmoid(x))

 

# 初始化網絡參數

def initialize_parameters(input_size, hidden_size, output_size):

    np.random.seed(42)

    W1 = np.random.randn(input_size, hidden_size) * 0.1  # 隱藏層權重

    b1 = np.zeros((1, hidden_size))                     # 隱藏層偏置

    W2 = np.random.randn(hidden_size, output_size) * 0.1  # 輸出層權重

    b2 = np.zeros((1, output_size))                      # 輸出層偏置

    return W1, b1, W2, b2

 

# 前向傳播

def forward_propagation(X, W1, b1, W2, b2):

    Z1 = np.dot(X, W1) + b1        # 隱藏層線性變換

    A1 = sigmoid(Z1)               # 隱藏層激活

    Z2 = np.dot(A1, W2) + b2       # 輸出層線性變換

    A2 = sigmoid(Z2)               # 輸出層激活

    return Z1, A1, Z2, A2

 

# 損失函數（均方誤差）

def compute_loss(y_true, y_pred):

    return np.mean((y_true - y_pred)**2)

 

# 反向傳播

def backward_propagation(X, y_true, Z1, A1, Z2, A2, W2):

    m = X.shape[0]  # 樣本數

    # 輸出層梯度

    dZ2 = A2 - y_true

    dW2 = np.dot(A1.T, dZ2) / m

    db2 = np.sum(dZ2, axis=0, keepdims=True) / m

   

    # 隱藏層梯度

    dA1 = np.dot(dZ2, W2.T)

    dZ1 = dA1 * sigmoid_derivative(Z1)

    dW1 = np.dot(X.T, dZ1) / m

    db1 = np.sum(dZ1, axis=0, keepdims=True) / m

   

    return dW1, db1, dW2, db2

 

# 梯度下降更新

def update_parameters(W1, b1, W2, b2, dW1, db1, dW2, db2, learning_rate):

    W1 -= learning_rate * dW1

    b1 -= learning_rate * db1

    W2 -= learning_rate * dW2

    b2 -= learning_rate * db2

    return W1, b1, W2, b2

 

# 模型訓練

def train(X, y, input_size, hidden_size, output_size, learning_rate, epochs):

    W1, b1, W2, b2 = initialize_parameters(input_size, hidden_size, output_size)

   

    for epoch in range(epochs):

        # 前向傳播

        Z1, A1, Z2, A2 = forward_propagation(X, W1, b1, W2, b2)

       

        # 計算損失

        loss = compute_loss(y, A2)

       

        # 反向傳播

        dW1, db1, dW2, db2 = backward_propagation(X, y, Z1, A1, Z2, A2, W2)

       

        # 更新參數

        W1, b1, W2, b2 = update_parameters(W1, b1, W2, b2, dW1, db1, dW2, db2, learning_rate)

       

        # 打印損失

        if (epoch + 1) % 100 == 0:

            print(f"Epoch {epoch + 1}, Loss: {loss:.4f}")

   

    return W1, b1, W2, b2

 

# 測試數據

np.random.seed(42)

X = np.random.rand(100, 2)  # 100 個樣本，2 個特徵

y = (np.sum(X, axis=1, keepdims=True) > 1).astype(float)  # 簡單分類問題

 

# 訓練模型

input_size = 2

hidden_size = 4

output_size = 1

learning_rate = 0.1

epochs = 1000

 

trained_W1, trained_b1, trained_W2, trained_b2 = train(X, y, input_size, hidden_size, output_size, learning_rate, epochs)

 

# 測試模型

_, _, _, y_pred = forward_propagation(X, trained_W1, trained_b1, trained_W2, trained_b2)

print("預測結果：", y_pred[:5])

代碼解析

  1. 前向傳播：計算輸入數據到輸出數據的流程，依次經過隱藏層和輸出層。
  2. 反向傳播：根據損失函數的導數計算梯度，逐層更新權重和偏置。
  3. 梯度下降：用學習率控制每次參數更新的幅度，逐步降低損失。

測試與結果

  • 訓練時，損失應逐漸下降，表示模型學習到正確的權重。
  • 測試結果中 ypredy_{\text{pred}}ypred​ 的值接近 0 或 1，反映出模型對輸入數據的分類能力。

這段代碼適合用於學習和理解前向傳播、反向傳播及梯度下降的基本概念，並可擴展為更深層的神經網絡。

  • 利用 PyTorch 訓練基本的卷積神經網絡（CNN）進行圖像分類（如 MNIST 手寫數字集）。

以下是利用 PyTorch 訓練一個基本的卷積神經網絡（CNN）來進行 MNIST 手寫數字分類的完整代碼。

步驟概要

  1. 導入所需庫
  2. 下載並加載 MNIST 數據集
  3. 構建 CNN 模型
  4. 定義損失函數和優化器
  5. 訓練模型
  6. 測試模型性能

完整代碼

python

複製程式碼

import torch

import torch.nn as nn

import torch.optim as optim

from torchvision import datasets, transforms

from torch.utils.data import DataLoader

 

# 設置設備

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

 

# 1. 下載並加載 MNIST 數據集

transform = transforms.Compose([

    transforms.ToTensor(),

    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))

])

 

train_dataset = datasets.MNIST(root="./data", train=True, transform=transform, download=True)

test_dataset = datasets.MNIST(root="./data", train=False, transform=transform, download=True)

 

train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

test_loader = DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

 

# 2. 定義 CNN 模型

class CNN(nn.Module):

    def __init__(self):

        super(CNN, self).__init__()

        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)  # 第一個卷積層

        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) # 第二個卷積層

        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)                  # 最大池化層

        self.fc1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 128)                             # 全連接層

        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)                                     # 輸出層

 

    def forward(self, x):

        x = torch.relu(self.conv1(x))        # 第一個卷積層激活

        x = self.pool(x)                     # 第一個池化層

        x = torch.relu(self.conv2(x))        # 第二個卷積層激活

        x = self.pool(x)                     # 第二個池化層

        x = x.view(x.size(0), -1)            # 展平

        x = torch.relu(self.fc1(x))          # 全連接層激活

        x = self.fc2(x)                      # 輸出層

        return x

 

model = CNN().to(device)

 

# 3. 定義損失函數和優化器

criterion = nn.CrossEntropyLoss()

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

 

# 4. 訓練模型

def train_model(model, train_loader, criterion, optimizer, epochs):

    model.train()

    for epoch in range(epochs):

        running_loss = 0.0

        for images, labels in train_loader:

            images, labels = images.to(device), labels.to(device)

           

            # 前向傳播

            outputs = model(images)

            loss = criterion(outputs, labels)

           

            # 反向傳播

            optimizer.zero_grad()

            loss.backward()

            optimizer.step()

           

            running_loss += loss.item()

       

        print(f"Epoch {epoch+1}/{epochs}, Loss: {running_loss/len(train_loader):.4f}")

 

# 訓練模型

train_model(model, train_loader, criterion, optimizer, epochs=5)

 

# 5. 測試模型性能

def evaluate_model(model, test_loader):

    model.eval()

    correct = 0

    total = 0

    with torch.no_grad():

        for images, labels in test_loader:

            images, labels = images.to(device), labels.to(device)

            outputs = model(images)

            _, predicted = torch.max(outputs, 1)

            total += labels.size(0)

            correct += (predicted == labels).sum().item()

   

    print(f"Test Accuracy: {correct / total:.4f}")

 

# 測試模型

evaluate_model(model, test_loader)

代碼解釋

  1. 數據處理：
    • 使用 torchvision.transforms 進行數據標準化（均值 0.5，標準差 0.5），確保數據分佈平衡。
    • 利用 DataLoader 加載數據，設置批量大小為 64。
  2. CNN 模型結構：
    • 包含兩個卷積層（帶 ReLU 激活函數），每個卷積層後接池化層。
    • 使用 MaxPool2d 將空間維度減半。
    • 最後接兩個全連接層，用於映射到分類結果。
  3. 損失與優化：
    • 使用交叉熵損失 (CrossEntropyLoss)，適合分類任務。
    • 使用 Adam 優化器，自適應學習率更新。
  4. 訓練與測試：
    • 訓練過程中計算損失，並通過梯度下降更新參數。
    • 測試過程中評估準確率，不更新權重。

輸出結果

訓練過程會顯示每個 epoch 的平均損失，測試過程會輸出準確率，例如：

yaml

複製程式碼

Epoch 1/5, Loss: 0.1934

Epoch 2/5, Loss: 0.0642

...

Test Accuracy: 0.9857

這表示模型在 MNIST 數據集上的準確率約為 98.57%。

擴展方向

  1. 增加模型深度：增加更多卷積層和全連接層，提升模型表現。
  2. 數據增強：引入旋轉、翻轉等數據增強技術，提升泛化能力。
  3. 遷移學習：使用預訓練模型（如 ResNet），加快訓練速度並提升準確率。

1. 增加模型深度

增加更多卷積層和全連接層可以幫助模型提取更加豐富的特徵，但需要注意防止過擬合，以下是修改後的深度 CNN 模型：

代碼示例

python

複製程式碼

class DeepCNN(nn.Module):

    def __init__(self):

        super(DeepCNN, self).__init__()

        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

        self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)  # 新增卷積層

        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

        self.fc1 = nn.Linear(128 * 3 * 3, 256)  # 新增神經元

        self.fc2 = nn.Linear(256, 128)

        self.fc3 = nn.Linear(128, 10)

 

    def forward(self, x):

        x = torch.relu(self.conv1(x))

        x = self.pool(x)

        x = torch.relu(self.conv2(x))

        x = self.pool(x)

        x = torch.relu(self.conv3(x))  # 新卷積層激活

        x = self.pool(x)

        x = x.view(x.size(0), -1)

        x = torch.relu(self.fc1(x))

        x = torch.relu(self.fc2(x))

        x = self.fc3(x)

        return x

 

model = DeepCNN().to(device)

優化方向

  • 正則化：加入 Dropout 或 BatchNorm 降低過擬合。
  • 數據增強：配合增加的深度 CNN 層，改善泛化能力。

2. 數據增強

數據增強可以通過對輸入數據應用隨機變換，提升模型的泛化能力。以下示例展示如何引入旋轉、翻轉和隨機裁剪等技術。

代碼示例

python

複製程式碼

transform = transforms.Compose([

    transforms.RandomRotation(10),              # 隨機旋轉 ±10 度

    transforms.RandomHorizontalFlip(),          # 隨機水平翻轉

    transforms.RandomCrop(28, padding=4),       # 隨機裁剪並填充

    transforms.ToTensor(),

    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))

])

 

train_dataset = datasets.MNIST(root="./data", train=True, transform=transform, download=True)

train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

效果

  • 增加了數據多樣性，使模型更能適應真實場景中的噪聲或變化。
  • 防止過擬合，提升測試集上的準確率。

3. 遷移學習

遷移學習利用預訓練的深度模型（如 ResNet），只需調整輸出層即可適配新任務，大幅加快訓練速度。

使用 ResNet

ResNet 是一種經典的卷積神經網絡，以下為使用 torchvision.models 加載預訓練 ResNet18 並調整輸出層的示例：

代碼示例

python

複製程式碼

from torchvision import models

 

# 加載預訓練的 ResNet18 模型

resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)

 

# 調整輸出層以適應 MNIST（10 類輸出）

resnet18.fc = nn.Linear(resnet18.fc.in_features, 10)

 

# 將模型移至設備

resnet18 = resnet18.to(device)

 

# 訓練過程保持不變

optimizer = optim.Adam(resnet18.parameters(), lr=0.001)

train_model(resnet18, train_loader, criterion, optimizer, epochs=5)

evaluate_model(resnet18, test_loader)

注意

  • MNIST 為灰度圖像（1 通道），需要將其升維為 3 通道才能適配 ResNet：

python

複製程式碼

class GrayToRGB:

    def __call__(self, img):

        return img.repeat(3, 1, 1)

 

transform = transforms.Compose([

    GrayToRGB(),

    transforms.ToTensor(),

    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))

])

優勢

  • 預訓練的卷積層已學習通用特徵，僅需調整輸出層即可快速適配新數據。
  • 通過遷移學習，小數據集的表現通常優於從零訓練的模型。

整體優化效果

方法

優勢

預期效果

增加模型深度

提取更豐富的特徵，提升模型表現

提高訓練集準確率與泛化能力

數據增強

提升數據多樣性，降低過擬合

測試集準確率顯著提高

遷移學習

加快收斂速度，利用預訓練特徵提高效果

在小數據集上取得高效表現

根據應用場景選擇合適的擴展方向，結合不同方法進行實驗，將顯著提高模型性能。

 

階段 2：工具與框架掌握（1-2個月）

學習內容

  1. 深度學習框架：
    • 熟悉 PyTorch，學習如何建立自定義模型、訓練流程。

1. PyTorch 基礎：自定義模型

PyTorch 中的模型通常繼承自 torch.nn.Module，並通過定義 forward() 方法來設計模型的前向傳播過程。

代碼示例：自定義全連接神經網絡

python

複製程式碼

import torch

import torch.nn as nn

 

class CustomModel(nn.Module):

    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):

        super(CustomModel, self).__init__()

        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)  # 全連接層1

        self.relu = nn.ReLU()                         # 激活函數

        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)  # 全連接層2

   

    def forward(self, x):

        x = self.fc1(x)

        x = self.relu(x)

        x = self.fc2(x)

        return x

 

# 建立模型

input_size = 10

hidden_size = 20

output_size = 1

model = CustomModel(input_size, hidden_size, output_size)

print(model)

2. PyTorch 訓練流程

訓練流程主要包括以下步驟：

  1. 定義損失函數和優化器
  2. 前向傳播：計算模型輸出和損失值
  3. 反向傳播：計算梯度
  4. 參數更新：使用優化器進行參數更新

完整代碼：模型訓練過程

python

複製程式碼

import torch.optim as optim

 

# 假設我們有數據

X = torch.randn(100, 10)  # 100個樣本，每個樣本10個特徵

y = torch.randn(100, 1)   # 對應的標籤

 

# 超參數

learning_rate = 0.01

epochs = 100

 

# 定義模型

model = CustomModel(input_size=10, hidden_size=20, output_size=1)

 

# 定義損失函數和優化器

criterion = nn.MSELoss()  # 均方誤差損失

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

 

# 訓練模型

for epoch in range(epochs):

    model.train()  # 設置模型為訓練模式

 

    # 前向傳播

    outputs = model(X)

    loss = criterion(outputs, y)

 

    # 反向傳播

    optimizer.zero_grad()  # 梯度歸零

    loss.backward()        # 計算梯度

    optimizer.step()       # 更新參數

 

    # 打印損失

    if (epoch + 1) % 10 == 0:

        print(f'Epoch [{epoch + 1}/{epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')

3. 測試模型

訓練完成後，可以使用測試數據評估模型性能。

測試代碼

python

複製程式碼

# 測試模型性能

model.eval()  # 設置模型為評估模式

with torch.no_grad():  # 測試過程不需要計算梯度

    test_X = torch.randn(20, 10)  # 測試數據

    test_y = torch.randn(20, 1)   # 測試標籤

    predictions = model(test_X)

    loss = criterion(predictions, test_y)

    print(f'Test Loss: {loss.item():.4f}')

4. 自定義訓練和測試函數

為了提高代碼的可重用性，可以將訓練和測試過程封裝為函數。

封裝代碼

python

複製程式碼

def train_model(model, criterion, optimizer, X, y, epochs):

    for epoch in range(epochs):

        model.train()

        outputs = model(X)

        loss = criterion(outputs, y)

        optimizer.zero_grad()

        loss.backward()

        optimizer.step()

        if (epoch + 1) % 10 == 0:

            print(f'Epoch [{epoch + 1}/{epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')

 

def test_model(model, criterion, test_X, test_y):

    model.eval()

    with torch.no_grad():

        predictions = model(test_X)

        loss = criterion(predictions, test_y)

        print(f'Test Loss: {loss.item():.4f}')

 

# 使用封裝的函數

train_model(model, criterion, optimizer, X, y, epochs=100)

test_model(model, criterion, torch.randn(20, 10), torch.randn(20, 1))

5. 高效訓練技巧

(1) 使用 GPU

python

複製程式碼

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

model.to(device)

X, y = X.to(device), y.to(device)

(2) 使用 Mini-Batch

用 DataLoader 將數據分成小批量：

python

複製程式碼

from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset

 

dataset = TensorDataset(X, y)

train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True)

 

for batch_X, batch_y in train_loader:

    batch_X, batch_y = batch_X.to(device), batch_y.to(device)

    outputs = model(batch_X)

    loss = criterion(outputs, batch_y)

    ...

(3) 自動微分的優勢

PyTorch 使用 autograd 進行自動微分，減少了手動計算梯度的繁瑣過程：

python

複製程式碼

loss.backward()  # 自動計算所有參數的梯度

optimizer.step()  # 根據梯度更新參數

總結

步驟

核心內容

1. 自定義模型

使用 torch.nn.Module 定義模型結構。

2. 訓練流程

包括損失計算、反向傳播、參數更新等過程。

3. 測試模型

使用 model.eval() 模式進行測試。

4. 函數封裝

提高代碼的可讀性和重用性。

5. 高效技巧

利用 GPU 和 Mini-Batch 等技術提升訓練效率。

通過上述過程，你可以構建並訓練自定義模型，掌握 PyTorch 的核心使用方式，適應更複雜的深度學習任務。

 

  • 了解 TensorFlow 和 JAX 的基礎用法。

TensorFlow 基礎用法

TensorFlow 是一個廣泛使用的深度學習框架，提供高層次的 API 和靈活的自定義能力，適合構建和訓練深度學習模型。

1. 安裝與導入

bash

複製程式碼

pip install tensorflow

python

複製程式碼

import tensorflow as tf

2. 構建神經網絡模型

TensorFlow 支持通過 Keras API 快速構建模型。

Sequential API 示例

python

複製程式碼

# 使用 Sequential 定義模型

model = tf.keras.Sequential([

    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),

    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),

    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')

])

model.summary()  # 查看模型結構

Functional API 示例

Functional API 更靈活，適合處理多輸入、多輸出的情況。

python

複製程式碼

inputs = tf.keras.Input(shape=(784,))

x = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')(inputs)

x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(x)

outputs = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(x)

 

model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

3. 編譯和訓練

編譯模型

python

複製程式碼

model.compile(optimizer='adam',

              loss='sparse_categorical_crossentropy',

              metrics=['accuracy'])

訓練模型

python

複製程式碼

# 假設我們有訓練數據 X_train, y_train

model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.2)

4. 自定義訓練流程

使用 GradientTape 進行自動微分

TensorFlow 的 tf.GradientTape 提供了靈活的自動微分支持。

python

複製程式碼

# 訓練步驟

def train_step(model, inputs, labels, loss_fn, optimizer):

    with tf.GradientTape() as tape:

        predictions = model(inputs)

        loss = loss_fn(labels, predictions)

    gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)

    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))

    return loss

5. 優化訓練過程

加速計算

  • 使用 tf.function 將 Python 函數轉換為圖模式：

python

複製程式碼

@tf.function

def train_step(...):

    ...

分佈式訓練

  • 使用 tf.distribute 實現多 GPU 或多機器訓練。

JAX 基礎用法

JAX 是一個專注於數值計算和自動微分的框架，適合高效數據處理和自定義模型構建。

1. 安裝與導入

bash

複製程式碼

pip install jax jaxlib

python

複製程式碼

import jax

import jax.numpy as jnp

from jax import grad, jit, vmap

2. 基本運算

陣列操作

JAX 的操作類似 NumPy，但基於 GPU/TPU 加速。

python

複製程式碼

x = jnp.array([1.0, 2.0, 3.0])

y = jnp.array([4.0, 5.0, 6.0])

 

print(jnp.dot(x, y))  # 點積

print(jnp.sin(x))     # 元素級別的正弦計算

隨機數生成

JAX 使用顯式的隨機種子。

python

複製程式碼

key = jax.random.PRNGKey(0)

random_numbers = jax.random.normal(key, shape=(3,))

3. 自動微分

標量函數的梯度

python

複製程式碼

def f(x):

    return x**2 + 3*x + 5

 

df_dx = grad(f)  # 自動計算 f 對 x 的導數

print(df_dx(2.0))  # 對 x=2 計算梯度

向量函數的梯度

使用 jax.jacobian 計算雅可比矩陣。

python

複製程式碼

def f(x):

    return x**2

 

jacobian = jax.jacobian(f)

print(jacobian(jnp.array([1.0, 2.0, 3.0])))

4. JIT 編譯

JAX 的 jit 可以加速函數運行。

python

複製程式碼

@jit

def compute(x):

    return x**2 + jnp.sin(x)

 

print(compute(2.0))

5. 向量化計算

使用 vmap 向量化函數，自動對數組的每個元素應用操作。

python

複製程式碼

def f(x):

    return x**2 + 3*x

 

vectorized_f = vmap(f)

print(vectorized_f(jnp.array([1.0, 2.0, 3.0])))

6. 簡單模型構建

線性模型

python

複製程式碼

def linear_model(params, x):

    w, b = params

    return w * x + b

 

# 定義損失函數

def loss_fn(params, x, y):

    preds = linear_model(params, x)

    return jnp.mean((preds - y)**2)

 

# 初始化參數

params = [jnp.array(1.0), jnp.array(0.0)]  # w, b

x = jnp.array([1.0, 2.0, 3.0])

y = jnp.array([2.0, 4.0, 6.0])

 

# 計算梯度

grads = grad(loss_fn)(params, x, y)

print(grads)

TensorFlow vs JAX

特性

TensorFlow

JAX

定位

深度學習框架，適合大規模訓練與部署

專注於數值計算與自動微分，適合研究和高效實驗

API 風格

高層次 API（如 Keras）與自定義靈活性結合

偏底層，數據操作類似 NumPy

硬體支持

原生支持 GPU 和 TPU

高效支持 GPU 和 TPU

自動微分

使用 GradientTape，適合高層訓練

更靈活，支持標量、向量、雅可比和海森矩陣計算

編譯與加速

支持圖模式 (tf.function)

默認 JIT 編譯，運行速度更快

總結

  1. TensorFlow： 適合訓練大規模深度學習模型，具備完整的生態系統（如 TFX、TensorBoard）。
  2. JAX： 輕量、靈活，適合數值計算與研究創新，但需要更多自定義代碼來構建深度學習模型。

建議根據應用場景選擇合適的框架：TensorFlow 更適合工業級應用，而 JAX 則更適合快速試驗與研究環境。

 

  1. 模型調試與分析：
    • 使用 TensorBoard 監控模型訓練。

TensorBoard 是 TensorFlow 提供的一個可視化工具，用於監控和分析模型的訓練過程。通過 TensorBoard，可以跟蹤損失、準確率、學習率等指標，觀察模型結構，甚至查看高維數據的分佈。

以下是 TensorBoard 的基礎用法解析，包括如何安裝、配置和使用它來監控模型訓練。

1. 安裝 TensorBoard

TensorBoard 與 TensorFlow 一起安裝。如果尚未安裝 TensorFlow，可以執行以下命令：

bash

複製程式碼

pip install tensorflow

如果需要單獨安裝 TensorBoard：

bash

複製程式碼

pip install tensorboard

2. 在訓練過程中記錄數據

(1) 配置 TensorBoard

使用 TensorFlow 的 tf.summary 將訓練過程的數據記錄到指定目錄中，供 TensorBoard 可視化。

代碼示例

python

複製程式碼

import tensorflow as tf

import datetime

 

# 建立日誌目錄

log_dir = "logs/fit/" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")

tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1)

(2) 訓練模型並記錄數據

在模型訓練過程中，使用 TensorBoard 回調函數自動記錄數據。

完整代碼示例

python

複製程式碼

# 假設我們的數據

(X_train, y_train), (X_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

X_train = X_train.reshape(-1, 28 * 28).astype("float32") / 255.0

X_test = X_test.reshape(-1, 28 * 28).astype("float32") / 255.0

 

# 建立簡單的模型

model = tf.keras.Sequential([

    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),

    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')

])

 

model.compile(optimizer='adam',

              loss='sparse_categorical_crossentropy',

              metrics=['accuracy'])

 

# 使用 TensorBoard 回調

model.fit(X_train, y_train, epochs=5, validation_data=(X_test, y_test), callbacks=[tensorboard_callback])

3. 啟動 TensorBoard

啟動命令

在訓練過程完成後，啟動 TensorBoard 服務：

bash

複製程式碼

tensorboard --logdir=logs/fit

查看結果

在瀏覽器中打開地址 http://localhost:6006/ 即可查看可視化結果。

4. TensorBoard 功能解析

(1) Scalars（標量指標）

  • 用途：監控訓練和驗證的損失、準確率等標量指標。
  • 效果：可以觀察模型的收斂情況，對比訓練集和測試集的性能差異。

(2) Graphs（計算圖）

  • 用途：顯示模型的計算圖，幫助理解模型結構。
  • 配置：在模型中啟用 tf.summary.trace_on，記錄計算圖。

代碼示例

python

複製程式碼

# 記錄模型的計算圖

@tf.function

def trace_model(x):

    return model(x)

 

tf.summary.trace_on(graph=True, profiler=True)

trace_model(tf.random.uniform((1, 784)))

tf.summary.trace_export(name="model_trace", step=0, profiler_outdir=log_dir)

(3) Histograms（直方圖）

  • 用途：觀察權重和激活值的分佈。
  • 配置：設置 histogram_freq 參數記錄直方圖。

(4) Images（圖像數據）

  • 用途：可視化數據集或模型生成的圖像。
  • 配置：使用 tf.summary.image。

代碼示例

python

複製程式碼

# 將圖像數據記錄到 TensorBoard

file_writer = tf.summary.create_file_writer(log_dir)

 

with file_writer.as_default():

    tf.summary.image("Sample Images", X_train[:25].reshape(25, 28, 28, 1), step=0)

(5) Projector（降維可視化）

  • 用途：通過降維方法（如 PCA 或 t-SNE）可視化高維數據。
  • 配置：記錄嵌入向量和對應的標籤。

代碼示例

python

複製程式碼

# 嵌入數據

embedding = tf.Variable(X_test[:500], name="embedding")

checkpoint = tf.train.Checkpoint(embedding=embedding)

checkpoint.save(log_dir + "/embedding.ckpt")

 

# 記錄元數據（標籤）

with open(log_dir + "/metadata.tsv", "w") as f:

    for label in y_test[:500]:

        f.write(f"{label}\n")

 

# 配置 Projector

config = tf.summary.experimental.ProjectorConfig()

embedding_config = config.embeddings.add()

embedding_config.tensor_name = "embedding/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE"

embedding_config.metadata_path = "metadata.tsv"

tf.summary.experimental.write_projector_config(log_dir, config)

5. TensorBoard 高級功能

(1) 學習率調度

在 TensorBoard 中監控學習率變化。

python

複製程式碼

lr_schedule = tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler(lambda epoch: 0.01 * (0.1 ** (epoch // 10)))

model.fit(X_train, y_train, epochs=30, callbacks=[tensorboard_callback, lr_schedule])

(2) 自定義標量

手動記錄自定義指標，如 F1 分數。

python

複製程式碼

with tf.summary.create_file_writer(log_dir).as_default():

    for epoch in range(10):

        f1_score = calculate_f1(y_true, y_pred)  # 自定義指標

        tf.summary.scalar("F1 Score", f1_score, step=epoch)

6. 結合分佈式訓練

TensorBoard 與 TensorFlow 的分佈式訓練可以結合使用，以觀察多 GPU 或 TPU 訓練時的性能。

python

複製程式碼

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

with strategy.scope():

    model = tf.keras.Sequential([...])

    model.compile(...)

model.fit(..., callbacks=[tensorboard_callback])

7. 優勢與注意事項

優勢

  1. 直觀可視化：提供訓練曲線、模型結構等直觀的監控工具。
  2. 靈活性強：支持多種數據類型記錄和自定義指標。
  3. 支持分佈式：適用於多 GPU 和 TPU 訓練。

注意事項

  1. 確保記錄的數據不會過多占用磁盤空間。
  2. 使用適當的 histogram_freq 或 update_freq 控制記錄頻率。

總結

  • TensorBoard 是一個強大的工具，適用於監控訓練過程並分析模型性能。
  • 配合回調函數可以快速集成，也可通過自定義 tf.summary 獲得靈活記錄。
  • 高級功能如 Projector 和學習率調度能進一步提升模型調試效率。

通過以上功能的熟練掌握，可以有效提升深度學習項目的開發和調試效率。

 

  • 掌握 GDB 或 PyTorch Debugger 進行模型調試。

調試是深度學習模型開發中的重要環節，特別是在訓練過程中遇到梯度消失、數據不一致、性能不佳等問題時。以下是使用 GDB 和 PyTorch Debugger (e.g., torch.autograd.set_detect_anomaly) 進行模型調試的解析。

1. 使用 GDB 進行模型調試

GDB 簡介

GDB（GNU Debugger）是一個低層次的調試工具，用於追蹤和定位程序中的錯誤。對於深度學習，GDB 主要用於調試 C++ 層面的問題，特別是自定義算子或 CUDA 相關問題。

常見使用場景

  1. 定位段錯誤 (Segmentation Fault)：
    • 當程序崩潰時，可以使用 GDB 查看錯誤的發生位置。
  2. 自定義算子調試：
    • 用於調試自定義的 C++ 或 CUDA 擴展算子。

使用步驟

(1) 編譯啟用調試信息

在開發自定義算子時，確保啟用調試符號（-g）：

bash

複製程式碼

python setup.py build_ext --debug

(2) 運行程序並附加 GDB

啟動程序並使用 GDB 進行調試：

bash

複製程式碼

gdb --args python script.py

然後在 GDB 中輸入：

bash

複製程式碼

run

(3) 查看堆棧信息

當程序崩潰時，GDB 會顯示錯誤位置。使用以下命令查看調用堆棧：

bash

複製程式碼

bt

(4) 設置斷點

可以在自定義函數或文件行號設置斷點：

bash

複製程式碼

break file.cpp:42

(5) 分步執行

逐行執行代碼並觀察變量：

bash

複製程式碼

next  # 執行下一行

print variable_name  # 查看變量值

示例：調試自定義 CUDA 算子

如果使用 PyTorch 的自定義 CUDA 算子，出現 Segmentation Fault，可以通過以下方式調試：

  1. 在自定義 CUDA 文件中插入 printf 語句，檢查變量和數據流。
  2. 使用 GDB 附加程序，設置斷點檢查數據流。

2. 使用 PyTorch Debugger

PyTorch 提供了內置的調試工具，專注於調試深度學習模型的梯度流和計算圖問題。

常見使用場景

  1. 梯度異常檢測：
    • 比如梯度消失、梯度爆炸。
  2. 自定義函數錯誤：
    • 比如 torch.autograd.Function 中的計算圖問題。
  3. 數據不一致：
    • 比如張量形狀不匹配導致運算錯誤。

使用步驟

(1) 啟用梯度異常檢測

當遇到 RuntimeError: Function ... returned an invalid gradient，可以啟用 torch.autograd.set_detect_anomaly 來定位問題。

python

複製程式碼

import torch

 

# 啟用異常檢測

torch.autograd.set_detect_anomaly(True)

 

# 模型訓練

outputs = model(inputs)

loss = criterion(outputs, labels)

loss.backward()  # 若梯度出錯，這裡會顯示詳細信息

此模式會打印調用堆棧，顯示計算圖中異常操作的位置。

(2) 自定義調試點

檢查梯度流

在訓練中插入檢查點，查看各層梯度：

python

複製程式碼

for name, param in model.named_parameters():

    if param.grad is not None:

        print(f"{name}: {param.grad.abs().mean()}")

    else:

        print(f"{name}: No gradient")

檢查張量形狀

在前向傳播中插入打印語句檢查形狀：

python

複製程式碼

def forward(self, x):

    print(f"Input shape: {x.shape}")

    x = self.fc(x)

    print(f"Output shape: {x.shape}")

    return x

(3) 使用內置調試模式

PyTorch 提供了 torch.utils.bottleneck 模塊，用於分析性能瓶頸：

bash

複製程式碼

python -m torch.utils.bottleneck script.py

該工具會生成一份報告，包括 GPU 和 CPU 的計算性能分析。

示例：調試梯度問題

python

複製程式碼

import torch

import torch.nn as nn

 

# 定義模型

class SimpleModel(nn.Module):

    def __init__(self):

        super(SimpleModel, self).__init__()

        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)

        self.fc2 = nn.Linear(5, 1)

 

    def forward(self, x):

        x = self.fc1(x)

        x = self.fc2(x)

        return x

 

# 模型、數據、損失

model = SimpleModel()

inputs = torch.randn(3, 10)

labels = torch.randn(3, 1)

 

criterion = nn.MSELoss()

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

 

# 啟用異常檢測

torch.autograd.set_detect_anomaly(True)

 

# 訓練步驟

outputs = model(inputs)

loss = criterion(outputs, labels)

print(f"Loss: {loss.item()}")

 

# 反向傳播

loss.backward()  # 若梯度異常，這裡會顯示問題位置

optimizer.step()

3. TensorBoard Debugger

結合 TensorBoard 的 tf.summary 可視化 PyTorch 模型的數據流和權重分佈。

啟用 TensorBoard

bash

複製程式碼

pip install tensorboard

記錄數據

python

複製程式碼

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

 

writer = SummaryWriter("runs/experiment")

for epoch in range(10):

    writer.add_scalar("Loss/train", loss, epoch)

    writer.add_histogram("Layer1/weights", model.fc1.weight, epoch)

writer.close()

啟動 TensorBoard

bash

複製程式碼

tensorboard --logdir=runs

比較 GDB 和 PyTorch Debugger

特性

GDB

PyTorch Debugger

適用場景

自定義 C++ 算子，低層次調試

高層次調試（梯度流、計算圖、數據形狀）

調試層次

C++/CUDA 層

Python/PyTorch 層

數據支持

原始數據，需打印檢查

張量支持，與模型緊密結合

典型工具

gdb, printf

torch.autograd.set_detect_anomaly, print

總結

  • GDB：適用於調試自定義 C++ 算子或低層次問題，如段錯誤或 CUDA 問題。
  • PyTorch Debugger：更適合日常模型調試，幫助快速定位梯度異常或數據形狀不一致等問題。

結合兩者可實現從低層到高層的全方位調試。

 

  1. 版本控制與合作：
    • 學習 Git 的使用與分支管理，進行跨部門協作。

Git 是當今版本控制和軟件協作的基礎工具之一，特別是在跨部門協作中，良好的分支管理策略和工作流程對項目成功至關重要。

以下是 Git 的使用與分支管理 的詳細解析，涵蓋基礎命令、分支管理策略，以及跨部門協作的最佳實踐。

1. Git 的基本使用

(1) 初始化 Git 儲存庫

bash

複製程式碼

git init

將當前目錄設置為 Git 儲存庫。

(2) 配置 Git 用戶信息

bash

複製程式碼

git config --global user.name "Your Name"

git config --global user.email "youremail@example.com"

設定全局用戶名和電子郵件。

(3) 添加文件並提交

bash

複製程式碼

git add .      # 添加所有文件

git commit -m "Initial commit"  # 提交文件

(4) 查看狀態與歷史記錄

bash

複製程式碼

git status     # 查看當前文件狀態

git log        # 查看提交歷史

(5) 遠程倉庫操作

bash

複製程式碼

git remote add origin <repository_url>  # 連接遠程倉庫

git push -u origin main                 # 推送主分支到遠程

git pull                                # 從遠程拉取更新

2. 分支管理策略

Git 分支允許團隊成員並行開發不同功能，防止互相干擾。

(1) 基本分支命令

bash

複製程式碼

git branch new-feature   # 創建新分支

git checkout new-feature # 切換到新分支

git merge new-feature    # 將新分支合併到當前分支

git branch -d new-feature # 刪除本地分支

git push origin --delete new-feature # 刪除遠程分支

(2) 分支命名規範

  • 主分支 (Main)：
    • main 或 master：穩定的生產分支。
  • 功能分支 (Feature)：
    • feature/<功能名稱>：開發新功能。
  • 修復分支 (Bugfix)：
    • bugfix/<問題描述>：修復問題。
  • 發佈分支 (Release)：
    • release/<版本號>：準備發佈的版本。
  • 熱修分支 (Hotfix)：
    • hotfix/<問題描述>：生產環境緊急修復。

(3) 分支管理策略

1. Git Flow

  • 適用於大中型團隊的標準化流程。
  • 分支結構：
    • 主分支 (main)：僅包含穩定版本。
    • 開發分支 (develop)：開發功能和修復合併到此分支。
    • 功能分支 (feature)：開發新功能。
    • 發佈分支 (release)：準備發佈。
    • 熱修分支 (hotfix)：修復生產環境問題。

2. GitHub Flow

  • 適用於小型團隊或 CI/CD 流程。
  • 分支結構：
    • 主分支 (main)：直接開發，通過 Pull Request 合併更改。

3. Trunk-Based Development

  • 適用於快速迭代和敏捷團隊。
  • 分支結構：
    • 所有開發在主分支 (main) 進行，短期分支用於測試。

3. 跨部門協作

(1) 多部門參與開發

跨部門協作通常涉及多角色的參與，例如：

  • 開發團隊：實現功能。
  • 測試團隊：驗證功能。
  • 產品團隊：定義需求。

(2) Pull Request 工作流

Pull Request 是跨部門協作的核心工具，用於代碼審查和功能合併。

操作步驟

  1. 開發者創建功能分支：

bash

複製程式碼

git checkout -b feature/add-login

  1. 完成開發後推送分支：

bash

複製程式碼

git push origin feature/add-login

  1. 提交 Pull Request，描述更改內容和測試結果。
  2. 其他部門成員（測試、產品）進行代碼審查和測試。
  3. 審核通過後合併到主分支：

bash

複製程式碼

git merge feature/add-login

(3) 協作注意事項

  1. 代碼審查：
    • 強制 Pull Request 需要至少一位同事審核。
    • 使用評分系統（如 Approve、Request Changes）。
  2. 測試環節：
    • 在 CI/CD 中設置測試管道，自動運行單元測試和集成測試。
  3. 文檔管理：
    • 每個分支需附帶變更文檔，便於其他部門理解更改。

4. 處理衝突與回退

(1) 處理合併衝突

當多個分支修改同一文件時，可能發生衝突。

解決步驟

  1. 合併分支：

bash

複製程式碼

git merge feature/branch-name

  1. 如果提示衝突，編輯衝突文件，保留正確內容。
  2. 添加解決後的文件：

bash

複製程式碼

git add conflicted_file.py

  1. 完成合併：

bash

複製程式碼

git commit

(2) 回退提交

當發現提交有問題時，可以使用以下命令進行回退：

回退到上一提交

bash

複製程式碼

git revert HEAD

重置到特定版本

bash

複製程式碼

git reset --hard <commit_hash>

5. 實例：跨部門協作流程

假設一個電子商務項目涉及以下部門：

  • 產品團隊 提供新功能需求。
  • 開發團隊 實現功能。
  • 測試團隊 驗證功能。

流程步驟

  1. 產品團隊創建需求任務，開發者根據任務創建分支：

bash

複製程式碼

git checkout -b feature/add-shopping-cart

  1. 開發完成後，提交代碼並創建 Pull Request：

bash

複製程式碼

git push origin feature/add-shopping-cart

  1. 測試團隊審查並驗證功能是否符合需求。
  2. 產品團隊審查功能描述，確保實現目標。
  3. 合併到主分支：

bash

複製程式碼

git checkout main

git merge feature/add-shopping-cart

git push origin main

  1. 自動觸發 CI/CD，將更新部署到測試環境。

6. Git 與協作工具整合

  1. GitHub/GitLab：提供代碼托管和 Pull Request 平台。
  2. Jira/Trello：與 Git 集成進行任務追蹤。
  3. CI/CD 工具（如 Jenkins、GitHub Actions）：自動測試與部署。

總結

關鍵點

詳細內容

分支管理策略

選擇 Git Flow、GitHub Flow 或 Trunk-Based Development。

跨部門協作

使用 Pull Request、代碼審查、文檔管理等提高效率。

處理衝突與回退

熟悉合併衝突解決和回退操作。

工具整合

結合 GitHub/GitLab 與 CI/CD 工具提升開發效率。

良好的分支管理和協作流程是高效團隊工作的關鍵。通過上述方法，可以實現高效、穩定的跨部門協作。

 

實踐任務

  • 使用 PyTorch 訓練 ResNet 模型，並應用於 CIFAR-10 圖像分類。

以下是一個完整的 PyTorch 實現，訓練 ResNet 模型並應用於 CIFAR-10 圖像分類。CIFAR-10 是一個包含 10 類的彩色圖像分類數據集，常用於深度學習模型的性能測試。

步驟概要

  1. 安裝與導入必要庫
  2. 加載 CIFAR-10 數據集
  3. 定義 ResNet 模型
  4. 配置訓練與測試流程
  5. 訓練與測試模型

完整代碼

1. 導入必要庫

python

複製程式碼

import torch

import torch.nn as nn

import torch.optim as optim

import torchvision

import torchvision.transforms as transforms

from torchvision.models import resnet18

2. 加載 CIFAR-10 數據集

我們需要對數據進行預處理，包括數據標準化和數據增強。

python

複製程式碼

# 資料預處理與增強

transform_train = transforms.Compose([

    transforms.RandomCrop(32, padding=4),   # 隨機裁剪

    transforms.RandomHorizontalFlip(),      # 隨機水平翻轉

    transforms.ToTensor(),

    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))  # 標準化

])

 

transform_test = transforms.Compose([

    transforms.ToTensor(),

    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))  # 標準化

])

 

# 加載數據集

train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform_train)

test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform_test)

 

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=2)

test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=100, shuffle=False, num_workers=2)

3. 定義 ResNet 模型

我們使用 PyTorch 提供的預訓練 ResNet 模型，並修改輸出層以適配 CIFAR-10。

python

複製程式碼

# 使用 ResNet18 模型並修改輸出層

class CIFAR10ResNet(nn.Module):

    def __init__(self):

        super(CIFAR10ResNet, self).__init__()

        self.resnet = resnet18(pretrained=False)  # 未使用預訓練權重

        self.resnet.fc = nn.Linear(512, 10)      # CIFAR-10 有 10 類

 

    def forward(self, x):

        return self.resnet(x)

 

# 初始化模型

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

model = CIFAR10ResNet().to(device)

4. 定義損失函數和優化器

我們選擇交叉熵損失和 Adam 優化器。

python

複製程式碼

criterion = nn.CrossEntropyLoss()  # 交叉熵損失

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

5. 配置訓練與測試流程

訓練函數

python

複製程式碼

def train(model, train_loader, criterion, optimizer, device):

    model.train()

    running_loss = 0.0

    correct = 0

    total = 0

 

    for inputs, labels in train_loader:

        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)

 

        # 前向傳播

        outputs = model(inputs)

        loss = criterion(outputs, labels)

 

        # 反向傳播與更新權重

        optimizer.zero_grad()

        loss.backward()

        optimizer.step()

 

        # 記錄損失與準確率

        running_loss += loss.item()

        _, predicted = outputs.max(1)

        total += labels.size(0)

        correct += predicted.eq(labels).sum().item()

 

    return running_loss / len(train_loader), 100.0 * correct / total

測試函數

python

複製程式碼

def test(model, test_loader, criterion, device):

    model.eval()

    running_loss = 0.0

    correct = 0

    total = 0

 

    with torch.no_grad():

        for inputs, labels in test_loader:

            inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)

 

            outputs = model(inputs)

            loss = criterion(outputs, labels)

 

            running_loss += loss.item()

            _, predicted = outputs.max(1)

            total += labels.size(0)

            correct += predicted.eq(labels).sum().item()

 

    return running_loss / len(test_loader), 100.0 * correct / total

6. 訓練與測試模型

我們將模型訓練多個 epoch 並測試其性能。

python

複製程式碼

epochs = 10

for epoch in range(epochs):

    train_loss, train_acc = train(model, train_loader, criterion, optimizer, device)

    test_loss, test_acc = test(model, test_loader, criterion, device)

 

    print(f"Epoch {epoch+1}/{epochs}")

    print(f"Train Loss: {train_loss:.4f}, Train Accuracy: {train_acc:.2f}%")

    print(f"Test Loss: {test_loss:.4f}, Test Accuracy: {test_acc:.2f}%")

運行結果

在經過 10 個 epoch 的訓練後，ResNet18 模型在 CIFAR-10 測試集上的準確率應該能達到 85% 左右（具體效果與參數設置相關）。

優化建議

  1. 使用預訓練權重： 如果允許，可以加載 ImageNet 預訓練權重，提高模型初始性能：

python

複製程式碼

self.resnet = resnet18(pretrained=True)

  1. 數據增強： 引入更多數據增強技術（如隨機擦除、色彩抖動等）以提升泛化能力。
  2. 學習率調度： 使用學習率調度器逐步降低學習率：

python

複製程式碼

scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)

scheduler.step()

  1. 調整模型結構： 可以嘗試更深的 ResNet 模型（如 ResNet50）進一步提升性能。

總結

  • 數據處理：標準化和增強數據。
  • 模型結構：ResNet18 並修改輸出層適配 CIFAR-10。
  • 訓練過程：記錄損失和準確率，逐步調整參數。

通過這套流程，可以快速完成 CIFAR-10 的圖像分類任務，並為進一步優化奠定基礎。

 

  • 利用 TensorBoard 可視化訓練曲線與模型參數。

以下是一個完整的示例，展示如何使用 TensorBoard 可視化模型的訓練曲線（如損失和準確率）以及模型參數（如權重分佈和梯度）。

步驟概要

  1. 安裝 TensorBoard
  2. 配置 TensorBoard 日誌
  3. 記錄訓練曲線（損失和準確率）
  4. 記錄模型參數（權重和梯度分佈）
  5. 啟動 TensorBoard 以可視化數據

完整代碼

1. 安裝與導入必要庫

bash

複製程式碼

pip install tensorflow tensorboard

導入 TensorFlow 和 PyTorch：

python

複製程式碼

import torch

import torch.nn as nn

import torch.optim as optim

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

import torchvision

import torchvision.transforms as transforms

2. 配置數據集與模型

(1) 加載 CIFAR-10 數據集

python

複製程式碼

transform = transforms.Compose([

    transforms.ToTensor(),

    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))

])

 

train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)

test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

 

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=2)

test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=100, shuffle=False, num_workers=2)

(2) 定義模型

使用一個簡單的卷積神經網絡：

python

複製程式碼

class SimpleCNN(nn.Module):

    def __init__(self):

        super(SimpleCNN, self).__init__()

        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1)

        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1)

        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)

        self.fc1 = nn.Linear(64 * 8 * 8, 128)

        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

 

    def forward(self, x):

        x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))

        x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))

        x = x.view(-1, 64 * 8 * 8)

        x = torch.relu(self.fc1(x))

        x = self.fc2(x)

        return x

 

model = SimpleCNN()

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

model.to(device)

(3) 定義損失函數與優化器

python

複製程式碼

criterion = nn.CrossEntropyLoss()

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

3. 配置 TensorBoard 記錄器

python

複製程式碼

writer = SummaryWriter("runs/cifar10_experiment")

4. 定義訓練與測試函數

(1) 訓練函數

python

複製程式碼

def train(model, train_loader, criterion, optimizer, epoch):

    model.train()

    running_loss = 0.0

    correct = 0

    total = 0

 

    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):

        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)

 

        optimizer.zero_grad()

        outputs = model(inputs)

        loss = criterion(outputs, labels)

        loss.backward()

        optimizer.step()

 

        running_loss += loss.item()

        _, predicted = outputs.max(1)

        total += labels.size(0)

        correct += predicted.eq(labels).sum().item()

 

        # 記錄批次損失

        if i % 100 == 0:

            writer.add_scalar("Training Loss", loss.item(), epoch * len(train_loader) + i)

 

    # 記錄每個 epoch 的平均損失和準確率

    epoch_loss = running_loss / len(train_loader)

    epoch_acc = 100.0 * correct / total

    writer.add_scalar("Epoch Training Loss", epoch_loss, epoch)

    writer.add_scalar("Epoch Training Accuracy", epoch_acc, epoch)

 

    return epoch_loss, epoch_acc

(2) 測試函數

python

複製程式碼

def test(model, test_loader, criterion, epoch):

    model.eval()

    running_loss = 0.0

    correct = 0

    total = 0

 

    with torch.no_grad():

        for inputs, labels in test_loader:

            inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)

            outputs = model(inputs)

            loss = criterion(outputs, labels)

            running_loss += loss.item()

            _, predicted = outputs.max(1)

            total += labels.size(0)

            correct += predicted.eq(labels).sum().item()

 

    # 記錄測試集的損失和準確率

    epoch_loss = running_loss / len(test_loader)

    epoch_acc = 100.0 * correct / total

    writer.add_scalar("Epoch Test Loss", epoch_loss, epoch)

    writer.add_scalar("Epoch Test Accuracy", epoch_acc, epoch)

 

    return epoch_loss, epoch_acc

5. 訓練模型並記錄參數分佈

(1) 訓練過程

python

複製程式碼

epochs = 10

for epoch in range(epochs):

    train_loss, train_acc = train(model, train_loader, criterion, optimizer, epoch)

    test_loss, test_acc = test(model, test_loader, criterion, epoch)

 

    # 記錄模型參數和梯度分佈

    for name, param in model.named_parameters():

        writer.add_histogram(f"{name}/weights", param, epoch)

        if param.grad is not None:

            writer.add_histogram(f"{name}/gradients", param.grad, epoch)

 

    print(f"Epoch {epoch+1}/{epochs}, Train Loss: {train_loss:.4f}, Test Accuracy: {test_acc:.2f}%")

6. 啟動 TensorBoard

在終端啟動 TensorBoard：

bash

複製程式碼

tensorboard --logdir=runs

在瀏覽器中打開 http://localhost:6006/ 查看結果。

可視化內容

  1. Training and Test Loss：顯示訓練和測試過程中的損失曲線。
  2. Training and Test Accuracy：顯示準確率曲線。
  3. Weights and Gradients Distribution：可視化每層權重和梯度的分佈，檢查模型是否出現梯度爆炸或消失。

優化建議

  1. 數據增強：
    • 使用隨機旋轉、顏色抖動等增強方法提升泛化能力。
  2. 學習率調度：
    • 使用學習率調度器，例如：

python

複製程式碼

scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.5)

scheduler.step()

  1. 梯度裁剪：
    • 防止梯度爆炸：

python

複製程式碼

torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=2.0)

總結

  • 損失和準確率曲線：幫助判斷模型是否收斂。
  • 權重和梯度分佈：檢查梯度爆炸/消失問題。
  • TensorBoard 的優勢：提供簡單直觀的模型監控能力，適合快速調試和性能優化。

這套流程適用於多種深度學習任務，能顯著提升模型訓練的透明度和可解釋性。

 

階段 3：專攻電腦視覺與生成式 AI（2-3個月）

學習內容

  1. 電腦視覺基礎：
    • 熟悉 OpenCV，處理圖像基本操作（如濾波、邊緣檢測）。

1. 安裝與導入 OpenCV

安裝

bash

複製程式碼

pip install opencv-python opencv-python-headless

導入庫

python

複製程式碼

import cv2

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

2. 圖像的基本操作

讀取圖像

python

複製程式碼

# 讀取圖像，默認以彩色模式

image = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

 

# 讀取為灰度圖像

gray_image = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

顯示圖像

OpenCV 的 imshow 方法可用於顯示圖像，但需要在本地環境中運行：

python

複製程式碼

cv2.imshow('Image', image)

cv2.waitKey(0)  # 按任意鍵關閉窗口

cv2.destroyAllWindows()

如果在非本地環境中（如 Jupyter Notebook），可以使用 Matplotlib：

python

複製程式碼

plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # OpenCV 為 BGR，需轉為 RGB

plt.axis('off')

plt.show()

3. 圖像濾波

(1) 均值濾波

用於減少圖像中的噪聲：

python

複製程式碼

blurred = cv2.blur(image, (5, 5))  # 核大小為 5x5

(2) 高斯濾波

比均值濾波更平滑：

python

複製程式碼

gaussian_blur = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)  # 核大小為 5x5，標準差為 0

(3) 中值濾波

對椒鹽噪聲效果顯著：

python

複製程式碼

median_blur = cv2.medianBlur(image, 5)  # 核大小為 5

(4) 雙邊濾波

保留邊緣細節的濾波：

python

複製程式碼

bilateral_blur = cv2.bilateralFilter(image, 9, 75, 75)  # 核大小為 9，顏色和空間標準差為 75

比較濾波效果

python

複製程式碼

# 顯示所有濾波結果

images = [image, blurred, gaussian_blur, median_blur, bilateral_blur]

titles = ['Original', 'Mean', 'Gaussian', 'Median', 'Bilateral']

 

for i in range(len(images)):

    plt.subplot(1, 5, i+1)

    plt.imshow(cv2.cvtColor(images[i], cv2.COLOR_BGR2RGB))

    plt.title(titles[i])

    plt.axis('off')

plt.show()

4. 邊緣檢測

(1) Sobel 邊緣檢測

計算圖像在水平方向和垂直方向上的邊緣：

python

複製程式碼

sobel_x = cv2.Sobel(gray_image, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)  # X方向

sobel_y = cv2.Sobel(gray_image, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)  # Y方向

 

# 組合 X 和 Y

sobel_combined = cv2.magnitude(sobel_x, sobel_y)

(2) 拉普拉斯邊緣檢測

計算二階導數，檢測邊緣強度：

python

複製程式碼

laplacian = cv2.Laplacian(gray_image, cv2.CV_64F)

(3) Canny 邊緣檢測

效果顯著且常用：

python

複製程式碼

edges = cv2.Canny(gray_image, 100, 200)  # 閾值為 100 和 200

顯示邊緣檢測結果

python

複製程式碼

# 顯示邊緣檢測效果

images = [gray_image, sobel_x, sobel_y, sobel_combined, laplacian, edges]

titles = ['Original', 'Sobel X', 'Sobel Y', 'Sobel Combined', 'Laplacian', 'Canny']

 

for i in range(len(images)):

    plt.subplot(2, 3, i+1)

    plt.imshow(images[i], cmap='gray')

    plt.title(titles[i])

    plt.axis('off')

plt.show()

5. 圖像轉換與幾何操作

(1) 圖像縮放

python

複製程式碼

resized = cv2.resize(image, (100, 100))  # 調整為 100x100

(2) 圖像翻轉

python

複製程式碼

flipped = cv2.flip(image, 1)  # 水平翻轉

(3) 圖像旋轉

python

複製程式碼

(h, w) = image.shape[:2]

center = (w // 2, h // 2)

 

# 旋轉 45 度

matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, 45, 1.0)

rotated = cv2.warpAffine(image, matrix, (w, h))

(4) 圖像裁剪

python

複製程式碼

cropped = image[50:200, 50:200]  # 裁剪 50:200 行和列

6. 綜合應用：邊緣檢測與濾波結合

濾波通常與邊緣檢測結合使用，先減少噪聲再提取邊緣。

python

複製程式碼

# 高斯濾波後進行 Canny 邊緣檢測

smoothed = cv2.GaussianBlur(gray_image, (5, 5), 0)

edges_after_blur = cv2.Canny(smoothed, 100, 200)

 

# 顯示結果

plt.subplot(1, 2, 1)

plt.imshow(edges, cmap='gray')

plt.title('Canny without Blur')

 

plt.subplot(1, 2, 2)

plt.imshow(edges_after_blur, cmap='gray')

plt.title('Canny after Blur')

plt.show()

7. 優化與建議

  1. 調整參數：
    • 濾波器的核大小、Canny 的閾值等影響結果，可以通過實驗找到最佳參數。
  2. 處理流程：
    • 在處理前進行圖像標準化（如灰度化或尺寸調整），提升結果一致性。
  3. 結合深度學習：
    • OpenCV 可以與深度學習模型結合，用於特徵提取或後處理。

總結

OpenCV 是一個功能強大的圖像處理工具，適用於從基礎到高級的操作。通過濾波和邊緣檢測，您可以高效地處理和分析圖像，為進一步的計算機視覺任務奠定基礎。

 

  • 學習主流電腦視覺模型（如 Faster R-CNN、YOLO）。

以下是一個關於如何實踐主流電腦視覺模型（如 Faster R-CNN 和 YOLO）的指導，並展示如何使用 PyTorch 或相關工具進行對象檢測任務。

1. Faster R-CNN

Faster R-CNN 是一種經典的兩階段目標檢測算法，首先生成候選區域，然後進行精確的目標分類和邊界框回歸。

安裝依賴

bash

複製程式碼

pip install torch torchvision matplotlib

實作步驟

(1) 加載 Faster R-CNN 模型

使用 PyTorch 提供的預訓練模型：

python

複製程式碼

import torch

from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn

 

# 加載預訓練模型

model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)

model.eval()

(2) 加載數據

python

複製程式碼

from PIL import Image

from torchvision.transforms import functional as F

 

# 加載測試圖像

image = Image.open("example.jpg").convert("RGB")

input_tensor = F.to_tensor(image).unsqueeze(0)

(3) 進行推理

python

複製程式碼

# 將圖像輸入模型

with torch.no_grad():

    outputs = model(input_tensor)

 

# 提取檢測結果

for box, label, score in zip(outputs[0]['boxes'], outputs[0]['labels'], outputs[0]['scores']):

    if score > 0.5:  # 篩選出置信度高於 0.5 的檢測結果

        print(f"Label: {label}, Score: {score}, Box: {box}")

(4) 可視化結果

python

複製程式碼

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.patches as patches

 

# 繪製檢測框

fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12, 8))

ax.imshow(image)

 

for box, label, score in zip(outputs[0]['boxes'], outputs[0]['labels'], outputs[0]['scores']):

    if score > 0.5:

        rect = patches.Rectangle((box[0], box[1]), box[2]-box[0], box[3]-box[1],

                                 linewidth=2, edgecolor='r', facecolor='none')

        ax.add_patch(rect)

 

plt.show()

2. YOLO

YOLO（You Only Look Once）是一種單階段目標檢測算法，速度更快，適合實時應用。

安裝 YOLOv5

YOLOv5 是 YOLO 的一個流行版本，支持 PyTorch，安裝簡單：

bash

複製程式碼

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git

cd yolov5

pip install -r requirements.txt

實作步驟

(1) 加載 YOLOv5 模型

python

複製程式碼

from yolov5 import detect

 

# 加載 YOLOv5 模型

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)

(2) 進行推理

python

複製程式碼

# 對單張圖像進行推理

results = model("example.jpg")

 

# 打印檢測結果

results.print()

(3) 可視化結果

python

複製程式碼

# 顯示帶檢測框的圖像

results.show()

 

# 保存檢測結果到本地

results.save()

3. 比較兩種模型

特性

Faster R-CNN

YOLO

模型類型

兩階段模型

單階段模型

速度

較慢，適合精確檢測

更快，適合實時檢測

精度

通常更高

在小目標或高分辨率場景中可能稍差

應用場景

高精度要求場景（醫學影像、安防等）

實時場景（視頻流、移動設備應用等）

預訓練模型

PyTorch 和 TensorFlow

PyTorch 和多種框架

代碼實現難度

需要更多數據處理和調整

使用方便，開箱即用

4. 自定義數據集

如果需要在自己的數據集上訓練模型，可以按照以下步驟進行：

(1) 準備數據集

  • 使用 COCO 或 VOC 格式存儲數據集（包括圖像和標註）。
  • 例如，YOLO 要求數據標註為 .txt 文件，格式為：

php

複製程式碼

<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>

(2) 訓練 YOLO 模型

在 YOLOv5 中，你可以輕鬆開始訓練：

bash

複製程式碼

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data dataset.yaml --weights yolov5s.pt

(3) 微調 Faster R-CNN

使用 PyTorch 微調：

python

複製程式碼

from torchvision.models.detection import FasterRCNN

from torchvision.models.detection.rpn import AnchorGenerator

 

# 自定義數據集和模型

model = FasterRCNN(...)

5. 實踐建議

  1. 選擇模型：
    • YOLO 適合速度要求高的實時應用。
    • Faster R-CNN 適合精度要求高的場景。
  2. 數據增強：
    • 使用數據增強技術（如隨機旋轉、裁剪、縮放）提高模型的泛化能力。
  3. 性能調優：
    • 使用學習率調度器和早停技術，優化訓練過程。
  4. GPU 加速：
    • 確保訓練和推理過程中使用 GPU，顯著加快速度。

總結

  • Faster R-CNN 和 YOLO 是當前主流的目標檢測模型，各有優勢。
  • 通過 PyTorch 和相關工具，你可以快速應用這些模型於實際項目。
  • 如果需要自定義模型，請熟悉數據格式要求並進行適當的微調。

根據具體應用場景選擇合適的模型，既可以快速解決問題，又能提高項目效率。

 

  1. 生成式 AI 技術：
    • 深入學習 CLIP 模型結構與應用場景。

CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining) 是 OpenAI 開發的一個強大的多模態模型，將自然語言和圖像特徵對齊，使其能夠完成多種跨模態任務，如圖像檢索、文本檢索、圖像分類等。以下是 CLIP 模型的結構解析和實踐指導。

1. CLIP 模型結構

CLIP 同時處理圖像和文本，通過對比學習（Contrastive Learning）來學習它們的對齊關係。

(1) 主要結構

  1. 圖像編碼器 (Image Encoder)：
    • 使用 CNN（如 ResNet）或 Vision Transformer (ViT) 提取圖像特徵。
  2. 文本編碼器 (Text Encoder)：
    • 使用 Transformer 將文本編碼為嵌入向量。
  3. 對比學習 (Contrastive Learning)：
    • 將圖像和文本的嵌入向量映射到共同的特徵空間，最大化匹配對（正樣本）的相似度，最小化非匹配對（負樣本）的相似度。

(2) 損失函數

CLIP 使用對比損失（Contrastive Loss），通過 Softmax 最大化配對的相似度：

L=−1N∑i=1Nlog⁡exp⁡(sim(zi,zi+))∑j=1Nexp⁡(sim(zi,zj))L = - \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \log \frac{\exp(sim(z_i, z_i^+))}{\sum_{j=1}^N \exp(sim(z_i, z_j))}L=−N1​i=1∑N​log∑j=1N​exp(sim(zi​,zj​))exp(sim(zi​,zi+​))​

其中 sim(zi,zj)sim(z_i, z_j)sim(zi​,zj​) 表示餘弦相似度。

(3) 特徵對齊

  • 圖像特徵：提取自 CNN/ViT 的最後一層。
  • 文本特徵：提取自 Transformer 的 CLS Token。

2. 安裝與加載 CLIP 模型

CLIP 的預訓練權重和代碼可以從 OpenAI 的 CLIP 庫獲得。

安裝 CLIP

bash

複製程式碼

pip install git+https://github.com/openai/CLIP.git

加載 CLIP 模型

python

複製程式碼

import clip

import torch

 

# 加載模型和預訓練權重

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

model, preprocess = clip.load("ViT-B/32", device=device)

3. 圖像-文本檢索實踐

(1) 圖像分類

CLIP 可用於零樣本圖像分類，無需額外訓練。

python

複製程式碼

from PIL import Image

 

# 加載圖像

image = preprocess(Image.open("example.jpg")).unsqueeze(0).to(device)

 

# 定義文本標籤

labels = ["a dog", "a cat", "a bird"]

text = clip.tokenize(labels).to(device)

 

# 計算圖像和文本的相似度

with torch.no_grad():

    image_features = model.encode_image(image)

    text_features = model.encode_text(text)

 

    logits_per_image = image_features @ text_features.T

    probs = logits_per_image.softmax(dim=-1).cpu().numpy()

 

# 打印結果

for label, prob in zip(labels, probs[0]):

    print(f"{label}: {prob:.4f}")

(2) 圖像檢索

給定一組文本，檢索最匹配的圖像。

python

複製程式碼

# 多張圖像

images = [preprocess(Image.open(f"image_{i}.jpg")).unsqueeze(0) for i in range(5)]

images = torch.cat(images).to(device)

 

# 定義檢索文本

text = clip.tokenize(["a beautiful sunset"]).to(device)

 

# 計算相似度

with torch.no_grad():

    image_features = model.encode_image(images)

    text_features = model.encode_text(text)

 

    logits_per_text = text_features @ image_features.T

    probs = logits_per_text.softmax(dim=-1).cpu().numpy()

 

# 打印檢索結果

print("Matching probabilities:", probs[0])

4. 微調 CLIP 模型

如果需要在自定義數據集上進行微調，可以凍結部分參數，僅更新最後幾層。

(1) 微調準備

  • 數據集格式：
    • 圖像：PIL.Image 或 Tensor。
    • 文本：自然語言標籤。

(2) 修改模型結構

python

複製程式碼

for param in model.parameters():

    param.requires_grad = False  # 凍結所有參數

 

# 添加新的全連接層

model.fc = torch.nn.Linear(model.visual.output_dim, num_classes).to(device)

(3) 訓練模型

python

複製程式碼

optimizer = torch.optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=1e-4)

criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()

 

for epoch in range(epochs):

    for images, texts, labels in dataloader:

        images, texts, labels = images.to(device), texts.to(device), labels.to(device)

 

        # 計算損失

        image_features = model.encode_image(images)

        text_features = model.encode_text(clip.tokenize(texts).to(device))

        logits = image_features @ text_features.T

        loss = criterion(logits, labels)

 

        # 優化

        optimizer.zero_grad()

        loss.backward()

        optimizer.step()

5. CLIP 的應用場景

  1. 零樣本分類：
    • CLIP 能基於語義描述對圖像進行分類，無需標籤數據。
    • 示例：用 "a photo of a cat" 和 "a photo of a dog" 分類圖片。
  2. 圖像檢索：
    • CLIP 可用於從大量圖像中檢索與輸入文本匹配的圖像。
    • 示例：在電商網站中輸入 "red shoes" 檢索對應商品。
  3. 文本檢索：
    • CLIP 可用於從大量文本中檢索與輸入圖像匹配的描述。
    • 示例：給定風景照片，自動生成標籤或描述。
  4. 多模態生成：
    • CLIP 與生成模型（如 DALL-E）結合，用於生成圖像。
    • 示例：輸入文本 "a futuristic cityscape" 生成相應圖像。

6. CLIP 的優勢與限制

優勢

  1. 多模態對齊：圖像和文本嵌入在同一空間，實現自然語言和圖像的無縫交互。
  2. 零樣本學習：無需微調即可完成多種任務。
  3. 高效推理：對比學習使其對檢索任務極為高效。

限制

  1. 需大規模數據：預訓練需要龐大的圖像-文本對，普通用戶難以重現。
  2. 細粒度控制不足：對非常相似的類別可能區分困難。
  3. 偏見問題：模型可能學習到預訓練數據中的偏見。

總結

  • CLIP 是一個功能強大的多模態模型，能解決多種語言-圖像交互任務。
  • 開箱即用的功能適合零樣本學習場景；在自定義任務中，可以進行微調以提升性能。
  • 結合生成模型或檢索系統，CLIP 在圖像處理、自然語言理解和跨模態應用中有巨大潛力。

熟練掌握 CLIP 的結構與應用場景，能為多模態 AI 系統開發提供強大工具支持。

 

  • 掌握 Diffusion Models，如 Stable Diffusion。

以下是實踐 Diffusion Models（以 Stable Diffusion 為例）的完整指導，包括模型的基本概念、安裝、加載預訓練模型，以及如何進行生成任務。

1. Diffusion Models 的基本概念

(1) 什麼是 Diffusion Models?

Diffusion Models 是一種基於逐步添加和去除噪聲的生成模型，通過學習從噪聲分佈到目標數據分佈的映射，生成高質量數據。

  1. 前向過程：
    • 向數據逐步添加高斯噪聲，直到數據完全變為純噪聲。
  2. 反向過程：
    • 通過學習逐步去除噪聲，還原出目標數據。

(2) Stable Diffusion 的特點

  • 文本到圖像生成 (Text-to-Image)：基於語義描述生成圖像。
  • 高效推理：通過模型壓縮技術實現高效的圖像生成。
  • 開放性：提供預訓練模型和工具，支持自定義應用。

2. 安裝 Stable Diffusion

Stable Diffusion 的開源版本可以通過 Hugging Face 或 GitHub 獲取。

(1) 安裝必要依賴

bash

複製程式碼

pip install diffusers transformers accelerate scipy safetensors

(2) Hugging Face 登錄

Stable Diffusion 模型存儲在 Hugging Face Hub 上，需登錄 Hugging Face：

bash

複製程式碼

pip install huggingface_hub

huggingface-cli login

3. 使用 Stable Diffusion 預訓練模型

以下示例基於 Hugging Face 的 diffusers 庫。

(1) 加載模型

python

複製程式碼

from diffusers import StableDiffusionPipeline

import torch

 

# 加載 Stable Diffusion 預訓練模型

model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)

pipe = pipe.to("cuda")

(2) 文本到圖像生成

python

複製程式碼

# 輸入文本提示

prompt = "a futuristic cityscape with neon lights"

 

# 生成圖像

image = pipe(prompt).images[0]

 

# 保存生成的圖像

image.save("generated_image.png")

4. 微調 Stable Diffusion

如果需要在自定義數據集上進行微調，可以使用 LoRA（Low-Rank Adaptation）技術。

(1) 準備數據集

  • 圖像數據：目標圖像。
  • 文本描述：每張圖像對應的文本標籤。

(2) 配置微調過程

使用 diffusers 提供的 Trainer 進行微調。

python

複製程式碼

from diffusers import StableDiffusionPipeline, StableDiffusionTrainingPipeline

from transformers import AutoTokenizer

import torch

 

# 加載模型和標籤

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5")

train_pipeline = StableDiffusionTrainingPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5")

 

# 配置訓練參數

train_pipeline.train(

    text_encoder=tokenizer,

    image_encoder=train_pipeline.vae,

    output_dir="./stable-diffusion-finetuned",

    train_dataloader=data_loader,

    num_train_epochs=10,

    learning_rate=1e-4

)

5. 自定義應用場景

(1) 圖像編輯

Stable Diffusion 支持在特定圖像上進行內容生成。

python

複製程式碼

from PIL import Image

 

# 加載基礎圖像

base_image = Image.open("input_image.png")

 

# 編輯輸入

prompt = "add a spaceship to the sky"

edited_image = pipe(prompt, image=base_image).images[0]

edited_image.save("edited_image.png")

(2) 超分辨率

將低分辨率圖像轉換為高分辨率。

python

複製程式碼

# 高分辨率重建

super_res_prompt = "a high-resolution image of a landscape"

high_res_image = pipe(super_res_prompt).images[0]

high_res_image.save("high_res_image.png")

(3) 自動繪圖

輸入粗略草圖，生成精緻圖像。

6. 性能優化與部署

(1) 使用 FP16 加速推理

python

複製程式碼

pipe = pipe.to("cuda", torch_dtype=torch.float16)

(2) 使用 ONNX 進行推理加速

可以將模型導出為 ONNX 格式，進一步優化推理速度。

7. 程序完整性測試

完整生成代碼

python

複製程式碼

from diffusers import StableDiffusionPipeline

import torch

 

# 初始化模型

model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)

pipe = pipe.to("cuda")

 

# 文本輸入

prompt = "a stunning futuristic city with flying cars and neon lights"

 

# 生成圖像

image = pipe(prompt).images[0]

 

# 保存結果

image.save("generated_city.png")

print("Image generation completed!")

8. Stable Diffusion 的應用場景

  1. 藝術創作：
    • 基於文本描述生成高質量藝術品。
    • 示例：根據「a surreal landscape with floating islands」創建插畫。
  2. 遊戲開發：
    • 快速生成遊戲場景、角色設計或道具草圖。
  3. 數字營銷：
    • 自動創建與產品相關的廣告素材。
  4. 學術研究：
    • 在醫學影像、天文學圖像生成中應用。
  5. 自動化設計：
    • 與 CAD 工具結合，為建築設計生成靈感草圖。

9. 優勢與挑戰

優勢

  • 高效生成：僅需文本描述即可生成高質量圖像。
  • 靈活性強：支持微調，自定義應用。
  • 社區支持：大量開源資源和預訓練權重。

挑戰

  • 計算資源：對 GPU 的需求較高，普通用戶可能需要雲端支持。
  • 偏見問題：預訓練數據中的偏見可能影響生成結果。
  • 細粒度控制：對於精確需求，可能需要進一步微調或結合其他技術。

總結

Stable Diffusion 是一個功能強大的 Diffusion Model，適用於文本到圖像生成、圖像編輯和自動設計等多種場景。通過 Hugging Face 的工具和開源資源，可以快速上手並應用於實際項目。結合微調技術，您可以在特定領域內創建獨特的生成模型，滿足多樣化需求。

 

  1. 模型微調：
    • 學習如何使用 LoRA、ControlNet 進行模型調整。

LoRA (Low-Rank Adaptation) 和 ControlNet 是現代生成模型中常用的微調技術，特別適合在有限資源和數據條件下調整大型模型，如 Stable Diffusion。以下是它們的實踐指導。

1. LoRA（Low-Rank Adaptation）

(1) LoRA 的基本概念

  • 目標：在不改變原始模型主要權重的情況下，利用低秩矩陣進行微調。
  • 優勢：
    • 更少的訓練參數。
    • 無需覆蓋原始模型。
    • 支持多任務切換。

(2) 安裝所需工具

bash

複製程式碼

pip install transformers accelerate safetensors

(3) 使用 LoRA 微調 Stable Diffusion

加載模型和數據

python

複製程式碼

from diffusers import StableDiffusionPipeline

import torch

 

# 加載 Stable Diffusion 模型

model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)

pipe = pipe.to("cuda")

 

# 準備數據集（圖像和文本對）

dataset = [

    {"image": "path/to/image1.jpg", "caption": "A sunset over the ocean"},

    {"image": "path/to/image2.jpg", "caption": "A snowy mountain landscape"}

]

配置 LoRA

python

複製程式碼

from diffusers import LoRA

 

# 創建 LoRA 微調模塊

lora = LoRA(

    model=pipe.unet,

    rank=4,  # 低秩矩陣的秩

    alpha=1.0  # 調整影響程度

)

訓練過程

python

複製程式碼

from torch.optim import Adam

from torch.utils.data import DataLoader

 

# 創建 DataLoader

train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True)

 

# 使用 Adam 優化器

optimizer = Adam(lora.parameters(), lr=1e-4)

 

# 訓練迴圈

epochs = 10

for epoch in range(epochs):

    for batch in train_loader:

        images = batch["image"].to("cuda")

        captions = batch["caption"]

 

        # 前向傳播

        loss = lora(images, captions)

 

        # 反向傳播

        optimizer.zero_grad()

        loss.backward()

        optimizer.step()

 

    print(f"Epoch {epoch + 1}/{epochs} - Loss: {loss.item()}")

保存微調權重

python

複製程式碼

lora.save_pretrained("path/to/lora_weights")

(4) 使用微調後的模型

python

複製程式碼

from diffusers import LoRA

 

# 加載 LoRA 權重

lora = LoRA.from_pretrained("path/to/lora_weights")

pipe.unet = lora.apply(pipe.unet)

 

# 測試生成

prompt = "A painting of a futuristic cityscape"

image = pipe(prompt).images[0]

image.save("generated_image.png")

2. ControlNet

(1) ControlNet 的基本概念

  • 目標：在生成過程中增加對輸入條件的控制，如邊緣檢測圖像、姿態估計結果等。
  • 核心功能：結合控制圖像和文本提示，使生成結果更加符合預期。

(2) 安裝所需工具

bash

複製程式碼

pip install diffusers transformers accelerate safetensors

(3) 使用 ControlNet 與 Stable Diffusion

加載 ControlNet 和模型

python

複製程式碼

from diffusers import StableDiffusionControlNetPipeline, ControlNetModel

 

# 加載預訓練的 ControlNet 模型

controlnet = ControlNetModel.from_pretrained("lllyasviel/sd-controlnet-canny")

 

# 加載 Stable Diffusion 並集成 ControlNet

pipe = StableDiffusionControlNetPipeline.from_pretrained(

    "runwayml/stable-diffusion-v1-5",

    controlnet=controlnet,

    torch_dtype=torch.float16

).to("cuda")

準備控制圖像

假設使用邊緣檢測圖像作為控制條件：

python

複製程式碼

import cv2

from PIL import Image

import numpy as np

 

# 加載輸入圖像

input_image = cv2.imread("path/to/input_image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

 

# 邊緣檢測

edges = cv2.Canny(input_image, threshold1=100, threshold2=200)

 

# 將邊緣圖像轉換為 PIL 格式

control_image = Image.fromarray(edges)

生成圖像

python

複製程式碼

prompt = "A futuristic cityscape with neon lights"

 

# 使用 ControlNet 生成圖像

output = pipe(prompt, control_image=control_image, num_inference_steps=50).images[0]

output.save("controlled_generated_image.png")

(4) 使用 ControlNet 微調

ControlNet 的微調可以通過添加自定義的控制圖像和對應的文本描述完成：

數據準備

  • 控制圖像：如邊緣檢測圖、姿態估計圖等。
  • 文本描述：對應的圖像描述。

微調過程

ControlNet 微調的流程類似於 LoRA，可以使用 ControlNetModel 的 train 方法來進行。

3. LoRA 與 ControlNet 的比較

特性

LoRA

ControlNet

目標

輕量級微調，調整模型行為

增強生成過程中的條件控制

優勢

- 訓練高效，所需計算資源少

- 精確控制生成內容

典型應用場景

- 自定義數據集上的文本到圖像生成

- 根據條件圖像生成特定結果

微調成本

非常低

較高，需準備更多控制圖像和數據

適用性

更適合小型自定義數據集

更適合需要精細控制生成結果的場景

4. 實踐建議

  1. 選擇方法：
    • LoRA：適合需要快速微調並應用於多場景的任務。
    • ControlNet：適合高精度條件生成，例如姿態生成或圖像轉換。
  2. 資源需求：
    • LoRA 的資源需求低，適合資源有限的情況。
    • ControlNet 在準備數據和訓練時需要更高的計算資源。
  3. 結合使用：
    • LoRA 可用於初始化模型特徵，ControlNet 提供精細的條件控制，兩者結合提升生成效果。

5. 總結

  • LoRA 提供了一種高效的微調方式，能在不改變模型主要權重的情況下，快速適應新任務。
  • ControlNet 則為生成過程提供了精細化的控制，適合需要多條件約束的場景。

通過實踐這兩種技術，您可以靈活地調整和應用大型生成模型，滿足多樣化的業務需求。

 

實踐任務

  • 構建簡單的圖像生成模型（如 GAN）。

構建和訓練一個 簡單的生成對抗網絡（GAN） 的完整實踐指南，基於 PyTorch。

1. GAN 的基本結構

GAN 由兩個網絡組成：

  1. 生成器 (Generator)：
    • 接收隨機噪聲，生成與真實數據相似的樣本。
  2. 判別器 (Discriminator)：
    • 判斷輸入數據是真實數據還是生成的數據。

兩個網絡通過對抗學習進行訓練，生成器試圖欺騙判別器，而判別器試圖區分真實數據和生成數據。

2. 安裝必要依賴

bash

複製程式碼

pip install torch torchvision matplotlib

3. GAN 的實踐步驟

(1) 導入必要庫

python

複製程式碼

import torch

import torch.nn as nn

import torch.optim as optim

from torchvision import datasets, transforms

from torch.utils.data import DataLoader

import matplotlib.pyplot as plt

(2) 加載數據集

使用 MNIST 數據集作為真實數據：

python

複製程式碼

# 資料預處理

transform = transforms.Compose([

    transforms.ToTensor(),

    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))  # 將數據標準化到 [-1, 1]

])

 

# 加載 MNIST 數據集

dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True)

(3) 定義生成器和判別器

生成器

生成器將隨機噪聲轉換為圖像：

python

複製程式碼

class Generator(nn.Module):

    def __init__(self):

        super(Generator, self).__init__()

        self.model = nn.Sequential(

            nn.Linear(100, 256),

            nn.ReLU(),

            nn.Linear(256, 512),

            nn.ReLU(),

            nn.Linear(512, 1024),

            nn.ReLU(),

            nn.Linear(1024, 28 * 28),

            nn.Tanh()  # 將輸出限制在 [-1, 1]

        )

 

    def forward(self, z):

        return self.model(z).view(-1, 1, 28, 28)

判別器

判別器將圖像分類為真實或生成：

python

複製程式碼

class Discriminator(nn.Module):

    def __init__(self):

        super(Discriminator, self).__init__()

        self.model = nn.Sequential(

            nn.Linear(28 * 28, 512),

            nn.LeakyReLU(0.2),

            nn.Linear(512, 256),

            nn.LeakyReLU(0.2),

            nn.Linear(256, 1),

            nn.Sigmoid()  # 輸出概率

        )

 

    def forward(self, x):

        return self.model(x.view(-1, 28 * 28))

(4) 初始化模型和優化器

python

複製程式碼

# 初始化生成器和判別器

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

generator = Generator().to(device)

discriminator = Discriminator().to(device)

 

# 定義損失函數和優化器

criterion = nn.BCELoss()

optimizer_g = optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002)

optimizer_d = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002)

(5) 訓練模型

訓練過程

  • 生成器目標：生成更真實的圖像，最大化判別器錯誤率。
  • 判別器目標：準確區分真實數據和生成數據。

python

複製程式碼

epochs = 50

for epoch in range(epochs):

    for i, (real_images, _) in enumerate(dataloader):

        # 真實數據標籤為 1，生成數據標籤為 0

        real_images = real_images.to(device)

        batch_size = real_images.size(0)

        real_labels = torch.ones(batch_size, 1).to(device)

        fake_labels = torch.zeros(batch_size, 1).to(device)

 

        # 訓練判別器

        optimizer_d.zero_grad()

        outputs = discriminator(real_images)

        real_loss = criterion(outputs, real_labels)

 

        # 生成虛假數據

        z = torch.randn(batch_size, 100).to(device)

        fake_images = generator(z)

        outputs = discriminator(fake_images.detach())

        fake_loss = criterion(outputs, fake_labels)

 

        # 計算總損失並更新判別器

        d_loss = real_loss + fake_loss

        d_loss.backward()

        optimizer_d.step()

 

        # 訓練生成器

        optimizer_g.zero_grad()

        outputs = discriminator(fake_images)

        g_loss = criterion(outputs, real_labels)  # 讓生成數據更像真實數據

        g_loss.backward()

        optimizer_g.step()

 

    print(f"Epoch [{epoch + 1}/{epochs}] - D Loss: {d_loss.item():.4f}, G Loss: {g_loss.item():.4f}")

 

    # 每 10 個 epoch 顯示生成的圖像

    if (epoch + 1) % 10 == 0:

        with torch.no_grad():

            test_z = torch.randn(16, 100).to(device)

            generated = generator(test_z).cpu()

            plt.figure(figsize=(4, 4))

            for idx in range(16):

                plt.subplot(4, 4, idx + 1)

                plt.imshow(generated[idx][0], cmap='gray')

                plt.axis('off')

            plt.show()

6. 優化建議

  1. 改進生成器和判別器結構：
    • 使用更深層的網絡（如 CNN）提升圖像質量。
    • 在生成器中加入 BatchNorm，穩定訓練。
  2. 調整學習率：
    • 嘗試不同的學習率和學習率調度器，提升收斂速度。
  3. 數據增強：
    • 在真實數據上進行數據增強，提高模型泛化能力。
  4. 進一步研究改進 GAN：
    • 使用 WGAN (Wasserstein GAN) 改善收斂性。
    • 使用 DCGAN 將 CNN 結合到生成和判別網絡中。

7. 總結

這是一個基於 MNIST 數據集的簡單 GAN 實現，展示了如何從隨機噪聲生成逼真的數據。GAN 的潛力不僅限於圖像生成，還可應用於圖像修復、超分辨率、視頻生成等多種場景。進一步優化模型結構和損失函數，可以提升生成的數據質量和穩定性。

 

  • 使用 Hugging Face 的 Diffusers 訓練 Stable Diffusion，生成風格化圖像。

基於 Hugging Face Diffusers 框架，訓練 Stable Diffusion 用於生成風格化圖像的實踐指南。

1. 前期準備

(1) 安裝必要依賴

bash

複製程式碼

pip install diffusers transformers accelerate torch torchvision safetensors datasets

(2) Hugging Face 登錄

需要在 Hugging Face 上註冊並獲取 API Token：

bash

複製程式碼

pip install huggingface_hub

huggingface-cli login

2. 數據集準備

準備帶有風格化的圖像數據集和對應文本描述。例如：

  • 圖像：Van Gogh 風格的藝術作品。
  • 文本：描述圖像風格（如 "a painting in the style of Van Gogh"）。

(1) 使用 Hugging Face datasets

可以將數據上傳到 Hugging Face Dataset Hub，或者使用本地數據集：

python

複製程式碼

from datasets import load_dataset

 

# 加載數據集

dataset = load_dataset("path/to/dataset")

3. 加載預訓練模型

Stable Diffusion 模型由 Hugging Face 的 diffusers 提供。

python

複製程式碼

from diffusers import StableDiffusionPipeline

 

# 加載預訓練模型

model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16).to("cuda")

4. 訓練前準備

(1) 微調配置

Stable Diffusion 的微調使用 LoRA (Low-Rank Adaptation) 或全權重微調（更耗資源）。

python

複製程式碼

from diffusers import UNet2DConditionModel, AutoencoderKL, CLIPTextModel

from transformers import AutoTokenizer

 

# 加載模型組件

vae = AutoencoderKL.from_pretrained(model_id, subfolder="vae").to("cuda")

text_encoder = CLIPTextModel.from_pretrained(model_id, subfolder="text_encoder").to("cuda")

unet = UNet2DConditionModel.from_pretrained(model_id, subfolder="unet").to("cuda")

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, subfolder="tokenizer")

(2) 數據預處理

Stable Diffusion 要求輸入數據為圖像和對應的文本。

python

複製程式碼

from torch.utils.data import DataLoader

from torchvision.transforms import Compose, Resize, CenterCrop, ToTensor, Normalize

 

# 圖像預處理

transform = Compose([

    Resize(512),

    CenterCrop(512),

    ToTensor(),

    Normalize([0.5], [0.5])  # 將像素標準化到 [-1, 1]

])

 

def preprocess(example):

    image = transform(example["image"])

    prompt = example["text"]

    tokenized_prompt = tokenizer(prompt, padding="max_length", truncation=True, return_tensors="pt").input_ids

    return {"pixel_values": image, "input_ids": tokenized_prompt}

 

# 預處理數據集

processed_dataset = dataset.map(preprocess)

dataloader = DataLoader(processed_dataset, batch_size=4, shuffle=True)

5. 訓練模型

(1) 定義訓練過程

python

複製程式碼

from torch import nn, optim

from accelerate import Accelerator

 

# 加速器

accelerator = Accelerator()

 

# 優化器

optimizer = optim.AdamW(unet.parameters(), lr=1e-5)

 

# 損失函數

criterion = nn.MSELoss()

 

# 訓練迴圈

for epoch in range(10):

    for batch in dataloader:

        pixel_values = batch["pixel_values"].to("cuda")

        input_ids = batch["input_ids"].to("cuda")

 

        # 生成潛在表示

        with torch.no_grad():

            latent = vae.encode(pixel_values).latent_dist.sample()

 

        # 訓練 UNet

        noise = torch.randn_like(latent)

        noisy_latent = latent + noise

        pred_noise = unet(noisy_latent, input_ids).sample

 

        # 計算損失

        loss = criterion(pred_noise, noise)

 

        # 反向傳播與更新權重

        optimizer.zero_grad()

        accelerator.backward(loss)

        optimizer.step()

 

    print(f"Epoch {epoch + 1}, Loss: {loss.item():.4f}")

(2) 保存微調後模型

python

複製程式碼

pipe.save_pretrained("path/to/finetuned_model")

6. 使用微調後的模型生成風格化圖像

(1) 加載微調後模型

python

複製程式碼

from diffusers import StableDiffusionPipeline

 

# 加載微調模型

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("path/to/finetuned_model", torch_dtype=torch.float16).to("cuda")

(2) 生成風格化圖像

python

複製程式碼

prompt = "a cityscape painting in the style of Van Gogh"

image = pipe(prompt, num_inference_steps=50, guidance_scale=7.5).images[0]

 

# 保存生成圖像

image.save("stylized_cityscape.png")

7. 性能優化

  1. 使用 FP16：
    • 減少顯存佔用，提升運算效率。

python

複製程式碼

pipe = pipe.to("cuda", torch_dtype=torch.float16)

  1. 學習率調度：
    • 使用學習率調度器提高收斂速度：

python

複製程式碼

from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR

scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=10)

  1. 多卡加速：
    • 使用 torch.nn.DataParallel 或 Accelerate 啟用多卡訓練。

8. 應用場景

  1. 風格化藝術生成：
    • 創建特定風格的藝術作品，如梵高、莫奈等風格的圖像。
  2. 品牌設計：
    • 快速生成與品牌風格一致的圖形設計。
  3. 遊戲開發：
    • 創建特定風格的場景或角色設計。
  4. 數字廣告：
    • 自動生成具有藝術風格的營銷素材。

9. 總結

  • Stable Diffusion 是一個強大的生成模型，結合 Hugging Face 的工具，可以快速完成微調。
  • LoRA 和 全權重微調 是常用的訓練方法，選擇取決於資源需求。
  • 微調後的模型可以應用於多種風格化生成場景，滿足業務需求。

這套流程結合 Hugging Face 的開源工具，簡化了 Stable Diffusion 的訓練過程，適合用於風格化圖像生成的實際應用。

 

階段 4：產品開發實戰（2-3個月）

學習內容

  1. 產品開發流程：
    • 瞭解機器學習產品從需求分析到部署的完整流程。

1. 需求分析

在需求分析階段，需要與業務團隊、產品經理和技術團隊深入討論，確定產品目標和機器學習應用場景。

步驟

  1. 確定業務目標：
    • 明確解決什麼業務問題，例如提升用戶體驗、優化業務流程、增加銷售收入。
    • 示例：
      • 用戶推薦：提升用戶在電商網站的購物體驗。
      • 異常檢測：及時發現金融交易中的欺詐行為。
  2. 定義產品指標：
    • 例如準確率 (Accuracy)、召回率 (Recall)、精確率 (Precision)、F1 分數。
    • 示例：
      • 推薦系統：點擊率（CTR）> 5%。
      • 欺詐檢測：召回率 > 95%。
  3. 識別數據需求：
    • 明確需要的數據類型、數據量和質量。
    • 示例：
      • 歷史用戶行為數據（推薦系統）。
      • 交易記錄和標籤數據（欺詐檢測）。

2. 數據收集與處理

數據是機器學習的基礎，質量好的數據能顯著提升模型效果。

步驟

  1. 數據收集：
    • 收集內部數據（例如用戶行為、業務日誌）和外部數據（例如公開數據集）。
    • 示例數據來源：
      • 日誌系統（ELK Stack）。
      • 第三方數據提供商。
  2. 數據清洗：
    • 處理缺失值、異常值。
    • 清理重複數據。
    • 示例：
      • 用平均值替代缺失值。
      • 移除極端異常數據。
  3. 數據標準化與特徵工程：
    • 特徵縮放：Min-Max Scaling 或 Standard Scaling。
    • 特徵構建：例如將時間戳轉換為日、週、月等特徵。
    • 特徵選擇：剔除低相關性的特徵。
  4. 數據分割：
    • 按比例劃分數據集（訓練集、驗證集、測試集）。

python

複製程式碼

from sklearn.model_selection import train_test_split

 

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3. 模型開發與訓練

基於需求選擇合適的模型，進行訓練和調優。

步驟

  1. 選擇模型：
    • 根據業務場景選擇合適的算法。
    • 示例：
      • 分類問題：隨機森林、XGBoost、深度學習。
      • 回歸問題：線性回歸、Lasso、Ridge。
      • 推薦系統：矩陣分解、深度推薦模型。
  2. 模型訓練：

python

複製程式碼

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

 

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

model.fit(X_train, y_train)

  1. 模型評估：
    • 使用驗證集測試模型性能。

python

複製程式碼

from sklearn.metrics import classification_report

 

y_pred = model.predict(X_test)

print(classification_report(y_test, y_pred))

  1. 超參數調優：
    • 使用 Grid Search 或 Bayesian Optimization 進行調參。

python

複製程式碼

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

 

param_grid = {'n_estimators': [50, 100, 200]}

grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)

grid_search.fit(X_train, y_train)

4. 模型部署

將訓練好的模型集成到產品中，進行部署。

步驟

  1. 模型保存與加載：
    • 保存模型：

python

複製程式碼

import joblib

joblib.dump(model, 'model.pkl')

  • 加載模型：

python

複製程式碼

model = joblib.load('model.pkl')

  1. 設計推理服務：
    • 使用 Flask 或 FastAPI 搭建 RESTful API：

python

複製程式碼

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

 

@app.route('/predict', methods=['POST'])

def predict():

    data = request.json

    prediction = model.predict([data['features']])

    return jsonify({'prediction': prediction.tolist()})

  1. 容器化部署：
    • 使用 Docker 將服務打包：

dockerfile

複製程式碼

FROM python:3.8

WORKDIR /app

COPY . /app

RUN pip install -r requirements.txt

CMD ["python", "app.py"]

  1. 雲端部署：
    • 部署到雲服務（AWS, GCP, Azure）或 K8s 集群。

5. 模型監控與迭代

部署後需要持續監控模型性能，並根據業務需求迭代更新。

步驟

  1. 性能監控：
    • 記錄模型推理時間、準確率等指標。
    • 使用工具：Prometheus、Grafana。
  2. 數據漂移檢測：
    • 檢測新數據分佈是否與訓練數據分佈一致。
    • 示例：監控特徵均值或分佈變化。
  3. 模型再訓練：
    • 收集最新數據，重新訓練模型。

完整代碼示例

以下是基於隨機森林的簡單機器學習產品流程代碼：

python

複製程式碼

import joblib

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import classification_report

 

# 1. 數據準備

data = load_iris()

X, y = data.data, data.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

 

# 2. 模型訓練

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

model.fit(X_train, y_train)

 

# 3. 評估

y_pred = model.predict(X_test)

print(classification_report(y_test, y_pred))

 

# 4. 保存模型

joblib.dump(model, 'iris_model.pkl')

 

# 5. 加載模型進行推理

model = joblib.load('iris_model.pkl')

sample = [5.1, 3.5, 1.4, 0.2]  # 單樣本測試

print("Prediction:", model.predict([sample]))

6. 應用場景

  1. 推薦系統：
    • 產品推薦（如電商、視頻平台）。
  2. 異常檢測：
    • 金融風險、網絡安全。
  3. 自然語言處理：
    • 聊天機器人、自動摘要。
  4. 計算機視覺：
    • 圖像分類、物體檢測。

7. 總結

完整流程總結：

  1. 需求分析：確定業務目標和產品指標。
  2. 數據處理：收集、清洗、標準化數據。
  3. 模型開發：訓練、調參和驗證。
  4. 部署：設計推理服務，進行雲端部署。
  5. 監控與迭代：持續改進模型。

此流程適用於各類機器學習應用，是從理論到實踐的完整參考框架。

 

  • 學習如何撰寫技術設計文件和維護文檔。

以下是一個全面實踐指南，幫助您撰寫高效的技術設計文件（Technical Design Document，TDD）和維護文檔。

1. 技術設計文件

(1) 技術設計文件的目標

  • 定義系統架構和設計決策。
  • 提供開發團隊和利益相關者對系統的共同理解。
  • 作為項目參考，幫助新成員快速上手。

(2) 技術設計文件的結構

以下是推薦的技術設計文件模板：

1. 文件概述

  • 標題：明確文檔的主題。
  • 作者：記錄負責人及聯繫方式。
  • 版本歷史：追蹤文檔更新。

2. 背景

  • 問題描述：描述需要解決的業務或技術問題。
  • 目標：定義設計目標，確保所有設計決策符合需求。
  • 範圍：明確設計的適用範圍。

3. 高層次架構設計

  • 系統架構圖：繪製清晰的系統設計圖（如流程圖、ER圖）。
  • 主要模組：列出關鍵模組及其功能。

4. 詳細設計

  • 數據流：解釋數據在系統中的流動。
  • API 設計：詳細列出所有 API 的結構、參數和返回值。
  • 數據庫設計：提供數據庫表的結構和關聯。
  • 算法描述：詳細描述任何核心算法或邏輯。

5. 非功能性需求

  • 性能目標：定義延遲、吞吐量等指標。
  • 安全考量：描述如何保護數據和防止漏洞。
  • 可擴展性：系統如何應對未來需求增長。

6. 風險與權衡

  • 風險分析：列出可能的風險及其緩解措施。
  • 替代方案：簡述考慮過的其他設計並比較優缺點。

7. 實現細節

  • 工具與框架：列出開發中使用的技術。
  • 配置需求：描述硬件或軟件的配置要求。

8. 測試計劃

  • 測試策略：單元測試、集成測試等的計劃。
  • 測試場景：列出主要測試場景及用例。

9. 預期結果

  • 成功標準：明確定義設計實現後的成功標準。

10. 附錄

  • 參考資料：鏈接相關資源或外部文檔。
  • 術語表：解釋技術術語。

(3) 技術設計文件實例

以下是一段技術設計文件範例：

markdown

複製程式碼

# 技術設計文檔: 用戶推薦系統

 

## 1. 文件概述

- 作者：張三

- 聯繫方式：zhangsan@example.com

- 版本：1.0

- 日期：2024-12-25

 

## 2. 背景

### 問題描述

當前系統無法根據用戶行為提供個性化推薦，導致用戶流失率較高。

### 目標

建立一個基於用戶行為的推薦系統，提高點擊率（CTR）至 8%。

### 範圍

覆蓋電商平台的商品推薦模塊。

 

## 3. 高層次架構設計

### 系統架構圖

（插入系統架構圖）

### 主要模組

1. 用戶行為數據處理

2. 模型訓練與預測

3. API 接口服務

 

## 4. 詳細設計

### 數據流

（插入數據流圖）

1. 收集用戶點擊、購買行為。

2. 通過模型生成推薦列表。

 

### API 設計

- **GET /recommendations**

    - **參數**：

      - user_id (string): 用戶ID。

    - **返回值**：

      - 商品推薦列表。

 

### 數據庫設計

- 用戶行為表：

  - user_id (string)

  - item_id (string)

  - action (string)

 

## 5. 非功能性需求

### 性能目標

- 預測延遲 < 100ms。

### 安全考量

- 所有數據必須加密存儲。

 

## 6. 風險與權衡

### 風險分析

1. 模型過擬合。

2. 數據存儲壓力過大。

### 替代方案

使用協同過濾模型作為備選。

 

（其餘章節省略）

4. 維護文檔

維護文檔的目的是幫助開發和運維團隊有效地管理系統。

(1) 文檔結構

  1. 系統概覽：
    • 系統功能簡介。
    • 技術棧列表。
  2. 環境與部署：
    • 硬件要求。
    • 部署步驟和常見問題。
  3. 日常運維：
    • 系統監控方法。
    • 日誌分析工具使用指南。
  4. 升級與擴展：
    • 升級流程。
    • 添加新功能的指導。
  5. 故障排查：
    • 常見問題及解決方案。
    • 故障報告模板。

5. 撰寫實踐建議

  1. 清晰性：
    • 使用簡潔的語言，避免模糊表達。
    • 提供必要的圖表輔助解釋。
  2. 可維護性：
    • 定期更新文檔，確保內容準確。
    • 使用版本控制系統（如 Git）管理文檔。
  3. 工具使用：
    • 使用 Markdown 或專用文檔工具（如 Notion、Confluence）。
    • 在必要時生成 PDF 或 HTML 格式的文檔以便分享。

6. 工具推薦

  1. 撰寫工具
    • Markdown 編輯器（如 Typora、Obsidian）。
    • 文檔管理工具（如 Notion、Confluence）。
  2. 圖表工具
    • Lucidchart：繪製架構圖、流程圖。
    • draw.io：免費的圖表繪製工具。
  3. 版本管理
    • Git：使用 Git 跟蹤文檔版本。
    • GitHub Pages：將文檔部署為網站。

總結

  • 技術設計文件 是開發前的關鍵文檔，指導系統架構設計和實現。
  • 維護文檔 是開發後的支撐文檔，保障系統穩定運行和持續擴展。
  • 高質量的文檔應該清晰、易讀、易維護，並能幫助團隊有效溝通和合作。

 

  1. 技術優化：
    • 優化模型效能，確保在有限資源下運行。
    • 針對特定場景設計實用功能。

實踐任務

1. 項目概述

目標

  • 基礎功能：
    • 圖像拼貼：允許用戶上傳多張圖片，拼貼成一個完整的圖像。
    • 編輯功能：支持調整圖片大小、位置、旋轉等。
  • 生成式 AI 功能：
    • 風格遷移：將拼貼圖像轉換為特定藝術風格（如 Van Gogh 或 Picasso）。

2. 項目技術棧

後端

  • Python + Flask：構建後端 API。
  • PyTorch：實現風格遷移模型。

前端

  • React 或 HTML/CSS/JavaScript：構建用戶界面。

3. 功能實現步驟

(1) 圖像拼貼功能

後端 API

使用 Flask 提供圖像拼貼功能。

python

複製程式碼

from flask import Flask, request, jsonify

from PIL import Image

 

app = Flask(__name__)

 

@app.route('/collage', methods=['POST'])

def create_collage():

    images = request.files.getlist('images')  # 上傳的多張圖片

    collage_width = int(request.form.get('width', 800))

    collage_height = int(request.form.get('height', 600))

 

    # 創建拼貼畫布

    collage = Image.new('RGB', (collage_width, collage_height), (255, 255, 255))

 

    # 將圖片逐一貼到畫布上

    x_offset, y_offset = 0, 0

    for img_file in images:

        img = Image.open(img_file)

        img = img.resize((collage_width // len(images), collage_height))  # 簡單分割

        collage.paste(img, (x_offset, y_offset))

        x_offset += img.width

 

    # 保存結果

    collage.save('collage_result.jpg')

    return jsonify({'message': 'Collage created successfully!', 'url': '/static/collage_result.jpg'})

 

if __name__ == '__main__':

    app.run(debug=True)

(2) 整合風格遷移功能

風格遷移模型

使用 PyTorch 實現風格遷移。

python

複製程式碼

import torch

import torch.nn as nn

import torchvision.transforms as transforms

from torchvision.models import vgg19

from PIL import Image

 

# 風格遷移模型

class StyleTransferModel(nn.Module):

    def __init__(self):

        super(StyleTransferModel, self).__init__()

        self.vgg = vgg19(pretrained=True).features[:21].eval()  # 提取 VGG 特徵層

        for param in self.vgg.parameters():

            param.requires_grad = False

 

    def forward(self, content, style):

        content_features = self.vgg(content)

        style_features = self.vgg(style)

        return content_features, style_features

 

# 加載圖片並進行預處理

def preprocess(image_path, size=(512, 512)):

    image = Image.open(image_path).convert('RGB')

    transform = transforms.Compose([

        transforms.Resize(size),

        transforms.ToTensor(),

        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),

    ])

    return transform(image).unsqueeze(0)

 

# 風格遷移函數

def style_transfer(content_path, style_path, output_path, iterations=500, lr=0.01):

    device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

    content = preprocess(content_path).to(device)

    style = preprocess(style_path).to(device)

    model = StyleTransferModel().to(device)

 

    generated = content.clone().requires_grad_(True)

    optimizer = torch.optim.Adam([generated], lr=lr)

 

    for _ in range(iterations):

        optimizer.zero_grad()

        content_features, style_features = model(content, style)

        generated_features, _ = model(generated, style)

 

        content_loss = nn.functional.mse_loss(generated_features, content_features)

        style_loss = nn.functional.mse_loss(generated_features, style_features)

        total_loss = content_loss + 0.1 * style_loss

 

        total_loss.backward()

        optimizer.step()

 

    generated_image = generated.squeeze(0).cpu().detach()

    Image.fromarray((generated_image.permute(1, 2, 0).numpy() * 255).astype('uint8')).save(output_path)

風格遷移 API

將風格遷移功能整合到後端：

python

複製程式碼

@app.route('/style-transfer', methods=['POST'])

def apply_style_transfer():

    content_image = request.files['content']

    style_image = request.files['style']

    output_path = 'styled_image.jpg'

 

    # 保存臨時圖片

    content_path = 'content_temp.jpg'

    style_path = 'style_temp.jpg'

    content_image.save(content_path)

    style_image.save(style_path)

 

    # 執行風格遷移

    style_transfer(content_path, style_path, output_path)

 

    return jsonify({'message': 'Style transfer applied!', 'url': '/static/styled_image.jpg'})

(3) 前端實現

HTML 示例

html

複製程式碼

<!DOCTYPE html>

<html lang="en">

<head>

    <meta charset="UTF-8">

    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">

    <title>Image Collage with AI</title>

</head>

<body>

    <h1>Image Collage with AI</h1>

    <form id="collageForm" enctype="multipart/form-data">

        <label>Upload Images:</label>

        <input type="file" name="images" multiple>

        <button type="submit">Create Collage</button>

    </form>

    <form id="styleForm" enctype="multipart/form-data">

        <label>Content Image:</label>

        <input type="file" name="content">

        <label>Style Image:</label>

        <input type="file" name="style">

        <button type="submit">Apply Style</button>

    </form>

    <div id="result"></div>

 

    <script>

        document.getElementById('collageForm').addEventListener('submit', async (e) => {

            e.preventDefault();

            const formData = new FormData(e.target);

            const res = await fetch('/collage', { method: 'POST', body: formData });

            const data = await res.json();

            document.getElementById('result').innerHTML = `<img src="${data.url}" alt="Collage">`;

        });

 

        document.getElementById('styleForm').addEventListener('submit', async (e) => {

            e.preventDefault();

            const formData = new FormData(e.target);

            const res = await fetch('/style-transfer', { method: 'POST', body: formData });

            const data = await res.json();

            document.getElementById('result').innerHTML = `<img src="${data.url}" alt="Styled Image">`;

        });

    </script>

</body>

</html>

4. 部署應用

(1) 容器化

使用 Docker 將應用打包：

dockerfile

複製程式碼

FROM python:3.9

WORKDIR /app

COPY requirements.txt /app

RUN pip install -r requirements.txt

COPY . /app

CMD ["python", "app.py"]

(2) 部署到雲端

  • 使用 AWS、GCP 或 Heroku 部署 Flask 應用。
  • 配置靜態文件服務（如 Nginx）加速圖片加載。

5. 功能擴展

  1. 更多風格選擇：
    • 提供多種風格模板，用戶可自由選擇。
  2. 拼貼模板：
    • 支持多種拼貼佈局，如網格、自由拖放等。
  3. 社交分享：
    • 生成的圖片可直接分享到社交媒體。

6. 總結

這個簡單的影像拼貼應用，結合了基礎的拼貼功能和生成式 AI 的風格遷移功能。通過這個應用，用戶可以創建專屬的拼貼圖像，並賦予其藝術化效果。此項目適合作為個人學習或商業開發的起點。

  • 開發一個簡單的影像拼貼應用，整合生成式 AI 功能（如風格遷移）。

 

 

  • 實現在線模型微調功能，支持用戶個性化需求。

實現一個支持 在線模型微調 功能的系統，可以讓用戶針對自己的需求在已有模型基礎上進行個性化的微調（如文字生成、推薦系統、風格化圖像生成等）。以下是完整的實踐指南。

1. 系統設計概述

目標

  • 用戶可以提交個性化數據並微調預訓練模型。
  • 支持實時微調並生成結果。
  • 提供簡單的界面和 API。

技術選型

  1. 模型框架：
    • PyTorch + Hugging Face Transformers：支持多任務預訓練模型。
  2. 後端框架：
    • Flask 或 FastAPI：提供 RESTful API。
  3. 數據存儲：
    • SQL/NoSQL：保存用戶提交的數據。
  4. 前端：
    • React 或簡單的 HTML/CSS + JavaScript。

2. 實踐步驟

(1) 基礎準備

安裝依賴

bash

複製程式碼

pip install torch transformers datasets accelerate flask

確認設備

  • 使用 GPU 加速微調。

python

複製程式碼

import torch

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

(2) 微調核心邏輯

使用 Hugging Face 模型

以 GPT-2 為例，支持文字生成任務。

python

複製程式碼

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

from transformers import Trainer, TrainingArguments

from datasets import Dataset

 

# 加載預訓練模型和分詞器

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2").to(device)

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")

 

# 定義數據處理函數

def preprocess_function(examples):

    return tokenizer(examples["text"], truncation=True, padding="max_length", max_length=128)

 

# 用戶提供的微調數據

user_data = ["Hello, this is a personalized response.", "GPT is amazing for text generation."]

 

# 構建數據集

dataset = Dataset.from_dict({"text": user_data})

dataset = dataset.map(preprocess_function, batched=True)

 

# 微調配置

training_args = TrainingArguments(

    output_dir="./results",

    per_device_train_batch_size=1,

    num_train_epochs=3,

    logging_dir="./logs",

    save_strategy="epoch",

    evaluation_strategy="no",

    learning_rate=5e-5,

    logging_steps=10,

    report_to="none",

)

 

# 使用 Hugging Face Trainer 微調模型

trainer = Trainer(

    model=model,

    args=training_args,

    train_dataset=dataset,

    tokenizer=tokenizer,

)

 

# 開始微調

trainer.train()

保存微調後模型

python

複製程式碼

model.save_pretrained("./personalized_model")

tokenizer.save_pretrained("./personalized_model")

(3) 提供 RESTful API

Flask 後端

python

複製程式碼

from flask import Flask, request, jsonify

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

 

app = Flask(__name__)

 

# 加載微調後模型

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("./personalized_model").to(device)

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("./personalized_model")

 

@app.route('/finetune', methods=['POST'])

def finetune_model():

    data = request.json

    user_texts = data.get("texts", [])

 

    # 微調用戶數據

    dataset = Dataset.from_dict({"text": user_texts})

    dataset = dataset.map(preprocess_function, batched=True)

    trainer.train()

 

    # 保存更新的模型

    model.save_pretrained("./personalized_model")

    tokenizer.save_pretrained("./personalized_model")

    return jsonify({"message": "Model fine-tuned successfully!"})

 

@app.route('/generate', methods=['POST'])

def generate_text():

    data = request.json

    prompt = data.get("prompt", "")

 

    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device)

    outputs = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=50, num_return_sequences=1)

    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

    return jsonify({"generated_text": response})

 

if __name__ == '__main__':

    app.run(debug=True)

(4) 前端界面

HTML/JavaScript 示例

html

複製程式碼

<!DOCTYPE html>

<html lang="en">

<head>

    <meta charset="UTF-8">

    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">

    <title>Online Model Fine-tuning</title>

</head>

<body>

    <h1>Fine-tune and Generate Text</h1>

    <form id="finetuneForm">

        <textarea id="userData" placeholder="Enter your custom data here"></textarea><br>

        <button type="submit">Fine-tune Model</button>

    </form>

    <form id="generateForm">

        <input id="prompt" placeholder="Enter a prompt" /><br>

        <button type="submit">Generate Text</button>

    </form>

    <div id="result"></div>

 

    <script>

        document.getElementById('finetuneForm').addEventListener('submit', async (e) => {

            e.preventDefault();

            const userData = document.getElementById('userData').value.split('\n');

            const res = await fetch('/finetune', {

                method: 'POST',

                headers: { 'Content-Type': 'application/json' },

                body: JSON.stringify({ texts: userData }),

            });

            const data = await res.json();

            alert(data.message);

        });

 

        document.getElementById('generateForm').addEventListener('submit', async (e) => {

            e.preventDefault();

            const prompt = document.getElementById('prompt').value;

            const res = await fetch('/generate', {

                method: 'POST',

                headers: { 'Content-Type': 'application/json' },

                body: JSON.stringify({ prompt }),

            });

            const data = await res.json();

            document.getElementById('result').innerText = data.generated_text;

        });

    </script>

</body>

</html>

(5) 容器化和部署

Docker 容器化

dockerfile

複製程式碼

FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .

RUN pip install -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["python", "app.py"]

部署到雲服務

  • 使用 AWS、GCP 或 Heroku 部署 Flask 應用。
  • 配置靜態文件服務和反向代理（如 Nginx）。

3. 功能擴展建議

  1. 支持多用戶個性化：
    • 將微調後的模型按用戶保存。
    • 使用用戶標識管理模型。
  2. 增加模型類型：
    • 支持更多任務（如圖像生成、推薦系統）。
    • 例如，添加 Stable Diffusion 圖像風格微調功能。
  3. 實時反饋：
    • 增加微調進度條和生成文本的即時結果顯示。
  4. 優化微調過程：
    • 使用 LoRA (Low-Rank Adaptation) 或 PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)，提升微調效率並減少計算資源需求。

4. 總結

本實踐實現了一個支持用戶在線微調模型的完整系統：

  • 後端：提供微調和生成 API。
  • 前端：用戶友好的界面，支持提交數據和查看生成結果。
  • 擴展性：支持不同模型和任務場景的微調需求。

此系統可用於文本生成、推薦系統、風格化圖像生成等多種場景，是定製化 AI 產品的基礎架構。

 

 

階段 5：成果展示與應聘準備（1個月）

學習內容

  1. 成果整理與分享：
    • 撰寫技術報告，展示學習成果。

以下是撰寫技術報告以展示學習成果的實踐指南和範例。這份指南適用於技術學習後的總結，報告內容可以清晰地展示目標、方法、成果和反思。

1. 技術報告的結構

(1) 報告標題

  • 簡明扼要，反映學習的核心內容。
    • 示例："基於Stable Diffusion的風格化圖像生成技術研究與實踐"

(2) 摘要

  • 用 3-5 句概括報告的學習目標、實施方法和最重要的成果。
    • 示例：

本報告探討了生成式AI技術在圖像風格化領域的應用，重點研究了Stable Diffusion模型及其微調技術。我們通過搭建實驗環境、微調預訓練模型並集成應用，實現了基於用戶輸入生成風格化圖像的功能，並驗證了模型的有效性。

(3) 目標

  • 描述學習的初衷和主要目標，結合業務或個人學習需求。
    • 示例：
      • 理解 Stable Diffusion 的模型結構和工作原理。
      • 掌握風格遷移技術的實現。
      • 開發一個支持用戶交互的圖像生成應用。

(4) 方法

  • 詳細說明學習過程中採用的技術手段和實施步驟。
  • 可以包括：
    • 工具與技術：如 Python、PyTorch、Hugging Face Diffusers。
    • 實驗環境：硬件設備、運行環境。
    • 方法步驟：
      1. 安裝並配置生成式模型。
      2. 微調模型以支持特定風格。
      3. 部署應用，支持用戶交互。

(5) 學習成果

  • 使用數據、圖片或表格直觀展示成果。
    • 模型性能：
      • 示例：風格遷移的圖像輸入與輸出對比。
    • 應用展示：
      • 示例：生成的多種風格化圖像。
    • 用戶交互示例：
      • 展示前端界面或 API 功能。

成果示例（圖像生成案例）：

原始圖像

風格描述

生成圖像

🖼️

Van Gogh

🖼️

(6) 技術細節

  • 模型結構：描述核心模型的結構，如 Stable Diffusion 使用 UNet 和 VAE 的結合。
  • 代碼片段：
    • 示例：風格微調代碼。

python

複製程式碼

from diffusers import StableDiffusionPipeline

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5")

pipe.finetune("./custom_style_data")

(7) 挑戰與解決方案

  • 說明在學習或實踐中遇到的主要挑戰，以及如何克服。
    • 示例：
      • 挑戰：訓練耗時。
      • 解決方案：使用 LoRA 技術降低計算資源需求。
      • 挑戰：風格生成質量不一致。
      • 解決方案：增加數據多樣性並進行超參數調整。

(8) 反思與未來計劃

  • 總結學習的收穫和對技術的理解。
  • 說明下一步的學習方向。
    • 示例：
      • 探索更高效的模型微調技術（如 ControlNet）。
      • 深入研究圖像生成的用戶體驗優化。

(9) 參考文獻

  • 列出學習過程中使用的主要資料和工具。
    • 示例：
      • OpenAI. "Stable Diffusion: A latent text-to-image diffusion model."
      • Hugging Face Diffusers Documentation.

2. 技術報告範例

標題

"基於生成式AI的影像拼貼應用開發與風格化微調"

摘要

本報告介紹了影像拼貼應用的開發過程，並整合了生成式AI技術以支持風格化功能。我們基於Stable Diffusion模型實現風格遷移，並使用Hugging Face工具進行微調，最終構建了一個支持用戶交互的完整應用。

目標

  1. 探索影像拼貼技術，實現基本拼貼功能。
  2. 整合生成式AI技術，支持風格化圖像生成。
  3. 了解微調技術對特定需求的支持效果。

方法

  • 工具與技術：
    • 使用 Python 和 PyTorch 構建後端。
    • 使用 Stable Diffusion 和 Hugging Face Diffusers 完成模型微調。
  • 實施步驟：
    1. 安裝必要環境（Torch、Diffusers）。
    2. 開發基於Flask的RESTful API。
    3. 微調模型以支持特定風格。

成果

原始圖像

風格描述

生成圖像

🖼️

Van Gogh

🖼️

🖼️

Cubism

🖼️

挑戰與解決方案

  • 挑戰：生成結果質量不穩定。
    • 解決方案：增加數據樣本量，提高模型泛化能力。
  • 挑戰：訓練時間過長。
    • 解決方案：使用 LoRA 技術降低運算開銷。

反思與未來計劃

  • 收穫：熟悉了生成式AI技術和應用集成的實踐方法。
  • 計劃：
    • 探索更高效的模型壓縮技術。
    • 開發用戶友好的界面以提升交互體驗。

3. 工具與模板

推薦工具

  1. 文檔編輯：
    • Markdown 編輯器（如 Typora、Obsidian）。
    • 文檔協作平台（如 Google Docs、Notion）。
  2. 圖表工具：
    • Lucidchart 或 draw.io：繪製架構圖、流程圖。
    • matplotlib 或 seaborn：生成數據可視化圖表。
  3. 展示工具：
    • Jupyter Notebook：展示代碼和結果。
    • LaTeX：專業技術報告排版。

範本格式

markdown

複製程式碼

# 報告標題

 

## 摘要

 

## 目標

 

## 方法

 

## 學習成果

 

## 技術細節

 

## 挑戰與解決方案

 

## 反思與未來計劃

 

## 參考文獻

4. 結論

  • 技術報告是展示學習成果的有效方式，應注重結構清晰、內容詳實。
  • 通過加入數據、代碼和視覺化展示，可以提高報告的說服力。
  • 報告內容應涵蓋學習過程的完整視角，包括目標、方法、成果、挑戰和未來規劃。

撰寫一份高質量的技術報告不僅是學習的總結，也是自我提升的過程，能為團隊合作和項目開發提供重要參考。

 

  • 準備技術簡報，模擬面試時的專案分享。

以下是準備技術簡報並在模擬面試時進行專案分享的具體步驟、內容結構和實用技巧，幫助你清晰、自信地展示技術能力和專案成果。

1. 技術簡報的目標

  • 向面試官展示專案技術細節與個人貢獻。
  • 突出解決問題的能力與學習成果。
  • 展示團隊合作和技術決策的邏輯。

2. 簡報的結構

(1) 專案標題

  • 簡潔且引人注目，能直接表明專案主題。
    • 示例："基於生成式AI的影像拼貼應用開發與風格遷移實現"

(2) 簡介

  1. 專案背景：
    • 解釋專案的業務場景或研究需求。
      • 示例：

隨著用戶對藝術創作需求的增加，我們開發了一個影像拼貼應用，結合生成式AI技術提供風格化圖像生成功能。

  1. 目標：
    • 用1-2句總結專案的主要目標。
      • 示例：

提供用戶友好的影像拼貼工具，並通過風格遷移功能提升創意體驗。

(3) 技術堆疊

  • 用簡單的圖表或列表展示使用的技術工具：
    • 前端：React、HTML/CSS。
    • 後端：Flask、Python。
    • AI 模型：Stable Diffusion、Hugging Face。
    • 數據處理：Pandas、PyTorch。
    • 部署：Docker、AWS。

(4) 問題與解決方案

  • 突出挑戰與創新點：
    • 示例問題：
      1. 如何整合風格遷移功能？
      2. 模型微調後如何保持高效性能？
      3. 用戶交互設計如何提升易用性？
    • 解決方案：
      • 使用 Stable Diffusion 支持多風格生成。
      • 採用 LoRA 技術微調模型，降低運算需求。
      • 在前端實現即時預覽功能，提升用戶體驗。

(5) 系統架構

  • 使用 流程圖 或 架構圖，展示系統工作流程：
    • 示例：

markdown

複製程式碼

用戶輸入圖像與風格描述

         ↓

   前端界面提交請求

         ↓

  後端接收並處理數據

         ↓

Stable Diffusion 模型生成風格化圖像

         ↓

     返回生成結果

(6) 專案成果

  1. 成果展示：
    • 圖片對比、生成效果示例或圖表數據。
      • 示例：

原始圖像

風格描述

生成圖像

🖼️

Van Gogh

🖼️

🖼️

Japanese Ink

🖼️
  1. 數據支持：
    • 性能提升、用戶反饋、模型效果。
      • 示例：
        • 用戶生成時間降低 30%。
        • 模型在測試集上的準確率提升 10%。

(7) 個人貢獻

  • 明確你的角色與主要貢獻。
    • 示例：
      • 負責模型微調及性能優化。
      • 設計了 API 結構並完成後端實現。
      • 提出數據增強方案，提升生成圖像質量。

(8) 反思與未來計劃

  1. 專案反思：
    • 學到的技術和挑戰應對的經驗。
      • 示例：

在專案中我學會了如何快速理解生成式模型的架構，並應用到實際問題中。

  1. 未來計劃：
    • 說明如何進一步優化或擴展專案。
      • 示例：

未來希望整合更多風格模板，並支持多語言用戶界面。

(9) 問答準備

  • 常見問題：
    1. 為什麼選擇該技術堆疊？
    2. 模型微調的具體方法是什麼？
    3. 如何處理生成圖像質量不穩定的問題？
  • 答案提示：
    • 提供清晰的技術分析和數據支持。
    • 如果有不足之處，可以強調學習和改進的能力。

3. 簡報實例（概要）

markdown

複製程式碼

# 基於生成式AI的影像拼貼應用開發與風格遷移實現

 

## 1. 簡介

隨著用戶對個性化藝術創作需求的增加，我們開發了一個影像拼貼應用，結合生成式AI技術提供風格化圖像生成功能。

 

## 2. 技術堆疊

- **前端**：React

- **後端**：Flask

- **AI 模型**：Stable Diffusion

- **部署**：Docker + AWS

 

## 3. 系統架構

- 用戶提交拼貼請求，後端處理後交由 Stable Diffusion 生成風格化圖像。

 

## 4. 成果展示

| 原始圖像 | 風格描述      | 生成圖像      |

|----------|---------------|---------------|

| 🖼️       | Van Gogh      | 🖼️           |

| 🖼️       | Japanese Ink | 🖼️           |

 

## 5. 個人貢獻

- 微調生成模型，優化風格生成質量。

- 設計 API 並實現拼貼後端邏輯。

 

## 6. 反思與未來計劃

- 反思：學到如何使用生成式模型解決實際問題。

- 計劃：支持更多風格模板，提升用戶交互體驗。

4. 報告技巧

  1. 清晰簡潔：
    • 每張簡報只展示 1-2 個核心點，避免過多文字。
  2. 使用可視化：
    • 添加流程圖、架構圖、成果對比圖，幫助理解。
  3. 時間控制：
    • 簡報總時長控制在 10 分鐘內，留出 Q&A 時間。
  4. 突出個人貢獻：
    • 強調自己解決的技術問題，展示專業能力。
  5. 準備演練：
    • 反覆練習講解簡報，熟悉每個細節。

5. 模擬面試技巧

  • 自信溝通：自然表達，保持目光交流。
  • 突出成果：用數據或圖像展示專案效果。
  • 應對提問：回答問題時先肯定思路，再補充具體實現。

6. 總結

技術簡報是展示專案成果和技術能力的重要工具，準備過程中要重點突出專案背景、技術堆疊、成果展示和個人貢獻。熟練掌握簡報內容並結合適當的可視化工具，可以讓你在面試中脫穎而出。

 

  1. 應聘準備：
    • 熟悉面試中常見技術問題，特別是 Transformers 和生成式 AI。

1. Transformers 常見問題

(1) Transformers 的基本結構是什麼？

問題：

  • Transformers 如何運作？為什麼能替代 RNN 和 LSTM？

解答：

  • Transformers 通過 注意力機制 (Attention)，使每個輸入序列的詞彙都能與其他詞彙建立全局關聯，從而避免 RNN 和 LSTM 的序列處理瓶頸。
  • 它包括兩個主要模塊：
    1. 編碼器 (Encoder)：提取輸入數據的特徵。
    2. 解碼器 (Decoder)：生成輸出序列。
  • 自注意力機制 (Self-Attention) 和 多頭注意力機制 (Multi-Head Attention) 是其核心特性。

(2) 如何理解自注意力機制 (Self-Attention)?

問題：

  • 自注意力如何幫助模型理解輸入數據？

解答：

  • 自注意力通過計算每個詞與其他詞的關聯程度，分配不同的權重。
  • 計算公式： Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)VAttention(Q, K, V) = \text{softmax} \left( \frac{QK^T}{\sqrt{d_k}} \right) VAttention(Q,K,V)=softmax(dk​​QKT​)V
    • QQQ、KKK、VVV 分別是查詢 (Query)、鍵 (Key)、值 (Value) 矩陣。
    • 這種機制允許模型專注於輸入序列中更相關的信息。

(3) 為什麼 Transformers 使用位置編碼 (Positional Encoding)?

問題：

  • Transformers 不像 RNN 那樣具有序列順序感，如何解決這個問題？

解答：

  • Transformers 通過 位置編碼 明確序列中詞的順序。
  • 常用的 正弦與餘弦位置編碼： PE(pos,2i)=sin⁡(pos100002i/d),PE(pos,2i+1)=cos⁡(pos100002i/d)PE(pos, 2i) = \sin\left(\frac{pos}{10000^{2i/d}}\right), \quad PE(pos, 2i+1) = \cos\left(\frac{pos}{10000^{2i/d}}\right)PE(pos,2i)=sin(100002i/dpos​),PE(pos,2i+1)=cos(100002i/dpos​)
    • pospospos：詞的位置。
    • iii：特徵維度索引。
  • 這種編碼使位置信息能被直接添加到輸入特徵中。

(4) Transformers 的計算成本為什麼這麼高？

問題：

  • 為什麼 Transformers 對長序列的處理如此耗資？

解答：

  • 自注意力機制的時間和空間複雜度為 O(n2)O(n^2)O(n2)，其中 nnn 是序列長度。
  • 解決策略：
    • 使用 稀疏注意力（Sparse Attention）。
    • 引入高效變體，如 Longformer 或 Performer，將複雜度降至 O(n)O(n)O(n)。

(5) 微調 (Fine-Tuning) 和預訓練 (Pre-Training) 的區別是什麼？

問題：

  • 什麼情況下需要微調 Transformers 模型？

解答：

  • 預訓練：在大規模數據集上學習通用語言表示，如 GPT、BERT。
  • 微調：在小規模特定任務數據集上對預訓練模型進行調整，使其適應新任務。
  • 需要微調的情況：
    • 特定數據集與預訓練數據集差異大。
    • 精確完成特定任務（如情感分析、命名實體識別）。

2. 生成式 AI 常見問題

(1) 生成式模型如何評估效果？

問題：

  • 如何衡量生成式模型的性能？

解答：

  • 常用的評估指標：
    1. BLEU (Bilingual Evaluation Understudy)：
      • 用於文本生成，衡量生成文本與參考文本的相似度。
    2. FID (Fréchet Inception Distance)：
      • 用於圖像生成，衡量生成圖像與真實圖像分佈的差異。
    3. 人類評估：
      • 通過用戶反饋檢驗生成內容的質量與創意。

(2) 如何處理生成式模型的模式崩潰 (Mode Collapse)?

問題：

  • 模式崩潰導致模型只生成少量重複樣本，如何解決？

解答：

  • 解決策略：
    1. 增強生成器和判別器的對抗性（適當調整學習率）。
    2. 使用 Wasserstein GAN 或 Unrolled GAN，提高對抗訓練的穩定性。
    3. 添加數據增強和正則化。

(3) 如何控制生成結果的多樣性和質量？

問題：

  • 如何在生成多樣性與質量之間取得平衡？

解答：

  • 調整溫度參數 (TTT)：
    • 在 Transformer-based 模型中，溫度控制生成分佈的隨機性。
    • TTT 越低，生成的內容越集中（質量高但多樣性低）；TTT 越高，多樣性增加但質量下降。
  • 使用 Top-k 或 Top-p 採樣：
    • Top-k：僅從前 k 個概率最高的詞中進行採樣。
    • Top-p (Nucleus Sampling)：僅從累積概率超過閾值 ppp 的詞中選擇。

(4) 生成式模型如何防止有害輸出？

問題：

  • 如何減少模型生成的有害或不恰當內容？

解答：

  • 數據過濾：確保訓練數據無害。
  • 後處理：應用關鍵詞過濾器或上下文檢測。
  • 對抗式訓練：添加具挑戰性的樣本，幫助模型學習拒絕生成不適當輸出。

(5) 生成式模型如何支持多模態輸入（如文本到圖像）？

問題：

  • 如何設計支持多模態輸入的生成式模型？

解答：

  • 多模態模型（如 CLIP 和 DALL-E）結合文本和圖像的嵌入空間。
  • 常見方法：
    1. 跨模態注意力：將文本嵌入與圖像特徵對齊。
    2. 共享嵌入空間：文本和圖像共享同一語義空間。
    3. 預訓練 + 微調：在多模態數據上進行預訓練，然後微調特定任務。

3. 解決面試中的技術問題建議

  1. 明確提問意圖：
    • 先澄清問題是理論層面還是實踐層面。
    • 如果不確定，可以詢問更多細節。
  2. 結構化回答：
    • 按以下框架組織回答：
      • 背景簡介。
      • 理論解釋。
      • 實踐示例。
      • 可能的改進方法。
  3. 舉例說明：
    • 使用實際應用（如 ChatGPT、DALL-E）幫助說明理論。
  4. 反饋與反問：
    • 如果回答後還有餘地，可以詢問面試官是否需要進一步詳細解釋。

這些技術問題和解答可以幫助您在面試中展示對 Transformers 和生成式 AI 的深入理解，並且能在實際應用中快速應對相關挑戰。

 

  • 練習 Pair Programming 和技術測驗。

Pair Programming（結對編程）和技術測驗是提升協作能力和技術實力的重要方式。以下是實踐 Pair Programming 和應對技術測驗的全面指導，涵蓋準備、實踐方法和練習方向。

1. Pair Programming 概述

(1) Pair Programming 是什麼？

  • 兩人一組：
    • 一人負責寫代碼（Driver）。
    • 一人負責觀察、指導、提出建議（Navigator）。
  • 目標：
    • 增強協作能力。
    • 提高代碼質量。
    • 快速發現和解決問題。

(2) 適合的場景

  1. 代碼審查：實時審查並改進代碼。
  2. 技術問題解決：如算法實現、系統設計。
  3. 學習新技術：通過討論快速學習。

2. Pair Programming 實踐

(1) 準備工作

  1. 選擇任務：
    • 簡單的功能開發（如 RESTful API）。
    • 技術挑戰（如算法或測試用例）。
  2. 設置環境：
    • 線下：共用一台電腦和編輯器。
    • 線上工具：
      • CodeCollab、Visual Studio Live Share、Replit。

(2) 實施步驟

  1. 劃分角色：
    • 明確誰是 Driver，誰是 Navigator（每隔 20 分鐘切換）。
  2. 進行編程：
    • Driver：負責實現代碼，關注細節。
    • Navigator：思考高層邏輯，發現潛在問題。
  3. 即時反饋：
    • Navigator 應隨時糾正錯誤或提供改進建議。
  4. 總結回顧：
    • 編程結束後討論流程，找出優化空間。

(3) 實踐範例

範例：實現一個簡單的 Fibonacci 函數

Driver：

python

複製程式碼

def fibonacci(n):

    if n <= 0:

        return 0

    elif n == 1:

        return 1

    else:

        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

Navigator 提問：

  1. 效率問題：這個實現是否會導致重複計算？
  2. 改進建議：是否可以使用動態規劃優化？

改進版：

python

複製程式碼

def fibonacci(n):

    if n <= 0:

        return 0

    fib = [0, 1]

    for i in range(2, n+1):

        fib.append(fib[i-1] + fib[i-2])

    return fib[n]

3. 技術測驗練習

(1) 技術測驗的類型

  1. 算法與數據結構：
    • 示例：排序、搜索、動態規劃。
  2. 系統設計：
    • 示例：設計短網址服務。
  3. 代碼調試：
    • 示例：找出代碼錯誤並修正。
  4. 技術挑戰：
    • 示例：構建 RESTful API，處理大數據。

(2) 常見算法題型與練習

題型 1：字符串處理

題目： 檢查兩個字符串是否為字母異位詞（Anagram）。

解法：

python

複製程式碼

def is_anagram(s1, s2):

    return sorted(s1) == sorted(s2)

 

# 測試

print(is_anagram("listen", "silent"))  # True

print(is_anagram("hello", "world"))   # False

題型 2：數組操作

題目： 給定一個數組，找到兩個數字，使得它們的和等於目標值。

解法：

python

複製程式碼

def two_sum(nums, target):

    num_map = {}

    for i, num in enumerate(nums):

        complement = target - num

        if complement in num_map:

            return [num_map[complement], i]

        num_map[num] = i

 

# 測試

print(two_sum([2, 7, 11, 15], 9))  # [0, 1]

題型 3：動態規劃

題目： 計算爬樓梯的不同方法數。每次可以爬 1 或 2 步。

解法：

python

複製程式碼

def climb_stairs(n):

    if n <= 2:

        return n

    dp = [0] * (n+1)

    dp[1], dp[2] = 1, 2

    for i in range(3, n+1):

        dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]

    return dp[n]

 

# 測試

print(climb_stairs(5))  # 8

(3) 系統設計題練習

題目： 設計一個短網址服務，例如 TinyURL。

設計關鍵點：

  1. 功能：
    • 接收長網址，生成短網址。
    • 短網址應唯一且可解碼為原始網址。
  2. 解決方案：
    • 使用哈希函數生成唯一標識。
    • 用數據庫存儲原始網址和短網址的映射。
  3. 簡單代碼實現：

python

複製程式碼

import hashlib

 

url_map = {}

 

def shorten_url(long_url):

    short_url = hashlib.md5(long_url.encode()).hexdigest()[:6]

    url_map[short_url] = long_url

    return f"http://short.ly/{short_url}"

 

def retrieve_url(short_url):

    key = short_url.split("/")[-1]

    return url_map.get(key, "URL not found")

 

# 測試

short = shorten_url("https://www.example.com")

print(short)

print(retrieve_url(short))

4. 提升技巧

(1) Pair Programming

  1. 保持溝通：
    • Driver 需清楚講解實現邏輯。
    • Navigator 提供明確建議，避免過於干涉。
  2. 適當切換角色：
    • 每 20-30 分鐘切換角色，保持專注。

(2) 技術測驗

  1. 解題思路：
    • 明確需求：仔細閱讀題目，確保理解無誤。
    • 分析輸入和輸出：定義測試用例。
    • 選擇適當算法：根據題目選擇高效的解法。
  2. 寫代碼技巧：
    • 邊解釋邊寫代碼。
    • 代碼簡潔清晰，避免多餘步驟。
  3. 測試與優化：
    • 測試所有邊界情況。
    • 優化算法，確保性能穩定。

5. 常用練習平台

  • LeetCode：算法與數據結構。
  • HackerRank：全棧技術測驗。
  • Codewars：針對編程技能的挑戰。
  • Exercism：結對編程專項練習。

6. 總結

  • Pair Programming 是提升協作與代碼質量的有效方式，通過實時反饋和角色切換，可以快速學習和優化代碼。
  • 技術測驗 需要強調解題思路與實現能力，應多練習常見算法和系統設計題型。
  • 定期模擬技術測驗或 Pair Programming，有助於提升應對技術面試和日常工作的能力。

 

實踐任務

  • 整理過去完成的專案，並發布到 GitHub 或技術部落格。

1. 準備專案整理

(1) 專案篩選

選擇能展示技術深度和多樣性的專案：

  • 核心專案：
    • 展示解決實際問題的能力。
    • 例如：推薦系統、生成式 AI 圖像應用。
  • 創新專案：
    • 展現創意和技術整合能力。
    • 例如：結合 IoT 和 AI 的系統。
  • 小型工具：
    • 簡單實用的工具，適合展示技術細節。
    • 例如：RESTful API、爬蟲腳本。

(2) 整理項目目錄

  • 標準化文件夾結構：

bash

複製程式碼

Project/

├── README.md

├── requirements.txt  # 必要依賴

├── src/              # 代碼文件

│   ├── main.py

│   ├── utils.py

├── tests/            # 測試文件

│   ├── test_main.py

├── data/             # 示例數據（若有）

├── docs/             # 文檔或流程圖

└── LICENSE           # 開源協議

(3) 撰寫說明文件 (README.md)

README.md 範本

markdown

複製程式碼

# 專案名稱

 

## 專案簡介

簡要介紹專案背景與功能：

- **功能 1**：用戶推薦系統，基於用戶行為生成推薦。

- **功能 2**：風格化圖像生成，結合生成式 AI。

 

## 技術堆疊

- **前端**：React

- **後端**：Flask

- **AI 模型**：Stable Diffusion, GPT-2

- **數據庫**：PostgreSQL

 

## 安裝與運行

### 1. 安裝依賴

```bash

pip install -r requirements.txt

2. 運行應用

bash

複製程式碼

python src/main.py

使用範例

請求示例

bash

複製程式碼

curl -X POST http://localhost:5000/api/recommend \

     -H "Content-Type: application/json" \

     -d '{"user_id": "123"}'

回應示例

json

複製程式碼

{

  "recommendations": ["item1", "item2", "item3"]

}

功能展示

  • 圖像生成示例：

原始圖像

生成圖像
   

聯繫方式

若有問題，請聯繫：your_email@example.com

yaml

複製程式碼

 

---

 

## **2. 發布到 GitHub**

 

### **(1) 創建 GitHub 儲存庫**

1. 登錄 GitHub，點擊右上角 **New**。

2. 填寫儲存庫名稱與描述，選擇公開（Public）或私有（Private）。

 

### **(2) 上傳專案**

```bash

# 初始化本地 Git 儲存庫

git init

git add .

git commit -m "Initial commit"

 

# 設置遠端儲存庫並推送

git remote add origin https://github.com/your_username/your_repository.git

git branch -M main

git push -u origin main

3. 在技術部落格發布專案

(1) 選擇合適的部落格平台

  • Medium：專注於技術內容分享。
  • Hashnode：專為開發者設計。
  • 個人網站：若有，可以使用 Hugo 或 Jekyll 搭建靜態網站。

(2) 撰寫專案文章

標題

  • 簡潔明了，吸引讀者。
    • 示例："如何利用 Stable Diffusion 開發風格化圖像生成應用"

文章結構

  1. 專案背景：
    • 解釋專案目標和意義。
  2. 技術細節：
    • 描述技術堆疊、代碼實現關鍵點。
    • 添加流程圖和代碼片段。
  3. 成果展示：
    • 插入圖像生成效果或系統截圖。
  4. 挑戰與解決方案：
    • 討論實現過程中的技術難點和應對方法。
  5. 學習反思：
    • 分享專案中學到的新技術或經驗。

代碼片段示例

python

複製程式碼

from transformers import StableDiffusionPipeline

 

# 加載模型

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5")

pipe.to("cuda")

 

# 生成圖像

image = pipe("a beautiful landscape painting", num_inference_steps=50).images[0]

image.save("output.png")

4. 提升專案展示的技巧

(1) 添加多媒體內容

  • 動態演示：錄製專案功能的短視頻（用工具如 OBS）。
  • 流程圖和架構圖：用 Lucidchart 或 draw.io 製作專案架構圖。

(2) 提供互動示例

  • 部署專案到雲端（如 Heroku、AWS、Vercel），允許讀者直接測試。

(3) 選擇適當的開源協議

  • MIT License：允許自由修改和使用。
  • GPL：強調開源和共享。

5. 發布後的持續優化

(1) 更新專案

  • 定期更新 README 和代碼，添加新功能。
  • 在發行頁面（Releases）中標註重要更新。

(2) 推廣專案

  • 分享到技術社群：
    • Reddit（如 r/MachineLearning）。
    • 技術討論區（如 Stack Overflow）。
    • LinkedIn 和 Twitter。

(3) 收集反饋

  • 使用 GitHub Issues 接收用戶建議。
  • 在技術部落格留言區邀請讀者提出意見。

6. 實例範本

GitHub 頁面

技術文章

  • 如何開發影像拼貼應用

7. 總結

整理專案並發布到 GitHub 和技術部落格是展示技術實力的有效途徑，能增強職業競爭力和影響力。透過高質量的文檔、代碼和內容展示，你不僅能吸引更多同行的關注，還能為未來的職業發展打下堅實基礎。

 

  • 模擬面試，針對 PicCollage 的招聘需求設計解決方案並展示。

假設目標是 設計一個高效的 IoT 網關應用，並集成生成式 AI 功能。

1. 解讀需求

招聘需求關鍵點

  • IoT 領域痛點：
    • 數據擷取和控制（如 Modbus 通信）。
    • 優化 IoT 網關性能，確保穩定性和資安。
  • 技術堆疊：
    • 嵌入式 Linux、Python、C++。
    • Docker 用於容器化，Git 用於版本控制。
  • 生成式 AI 應用：
    • 如將生成式模型嵌入到 IoT 平台，用於智能預測或數據可視化。

2. 解決方案設計

(1) 系統目標

設計一個高效、可擴展的 IoT 網關，能夠：

  1. 實現數據擷取與自動控制。
  2. 集成生成式 AI 模型（如基於 Transformers 的異常檢測）。
  3. 兼顧低延遲與高可靠性。

(2) 系統架構

總體架構

plaintext

複製程式碼

+--------------------+        +-----------------------+

|   IoT Sensors      | ---->  |     IoT Gateway       |

+--------------------+        +-----------------------+

                                     |

                                     V

                            +------------------+

                            |    Edge AI/ML    |

                            +------------------+

                                     |

                                     V

                          +---------------------+

                          | Cloud (Data Storage)|

                          +---------------------+

模塊設計

  1. 數據擷取模塊：
    • 支持多協議（如 Modbus TCP/RTU）。
  2. 生成式 AI 模塊：
    • 集成 Transformers 用於異常檢測。
  3. 數據轉發與控制模塊：
    • 利用 MQTT 將數據發送到雲端。

(3) 技術選型

  1. 嵌入式技術：
    • 嵌入式 Linux：運行 IoT 網關的基礎。
    • Docker：將生成式 AI 模型容器化。
  2. 生成式 AI 模型：
    • 使用 Hugging Face 的 Transformers 框架進行微調。
  3. 通信協議：
    • 支持 MQTT 和 Modbus 通信，實現即時控制。

3. 解決方案實現

(1) 數據擷取模塊

使用 Python 實現 Modbus 協議數據擷取。

python

複製程式碼

from pymodbus.client.sync import ModbusTcpClient

 

client = ModbusTcpClient('192.168.0.1')

response = client.read_holding_registers(0, 10)

print(response.registers)

client.close()

(2) 生成式 AI 模塊

模型微調與應用

使用 Hugging Face 訓練 Transformers 模型，實現異常檢測。

python

複製程式碼

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

 

# 加載模型

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

 

# 模型推理

def detect_anomaly(data):

    inputs = tokenizer(data, return_tensors="pt")

    outputs = model(**inputs)

    return "Anomaly" if outputs.logits.argmax() == 1 else "Normal"

(3) Docker 容器化

構建容器，將 IoT 網關與生成式 AI 模塊分離運行。

Dockerfile 示例：

dockerfile

複製程式碼

FROM python:3.8-slim

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .

RUN pip install -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["python", "main.py"]

4. 解決方案展示

(1) 系統功能演示

數據擷取與控制

  • 從 Modbus 設備讀取數據，並將結果打印到終端：

bash

複製程式碼

python data_acquisition.py

異常檢測示例

  • 輸入數據進行異常檢測：

python

複製程式碼

data = "Sensor reading: 98.6, Status: Normal"

print(detect_anomaly(data))  # Output: "Normal"

(2) 性能測試

  1. 網關性能：
    • 平均延遲 < 100ms。
    • 最大併發設備數：50。
  2. 生成式 AI 模塊：
    • 平均推理時間：50ms。
    • 準確率：95%。

(3) 成果展示

模塊

功能

成果

數據擷取

從 Modbus 設備讀取數據

實現穩定數據擷取

異常檢測

基於生成式 AI 分析數據

正確標記異常事件

容器化部署

使用 Docker 部署

簡化部署，提升可移植性

5. 個人貢獻與反思

(1) 個人貢獻

  1. 設計數據擷取與生成式 AI 模塊的集成方案。
  2. 編寫 Docker 容器化代碼，優化系統部署流程。
  3. 微調 Transformers 模型，提升異常檢測準確率。

(2) 反思與改進

  1. 挑戰：微調生成式模型過程中內存占用較高。
    • 改進：考慮使用 LoRA 技術，減少顯存需求。
  2. 挑戰：通信協議的穩定性。
    • 改進：引入數據緩存機制，提升容錯能力。

6. 總結與未來計劃

總結

  • 設計了一個高效的 IoT 網關解決方案，結合生成式 AI 提升智能分析能力，並通過容器化實現了可擴展性。

未來計劃

  • 優化生成式 AI 模型的資源佔用。
  • 增加更多通信協議的支持（如 Zigbee、LoRa）。
  • 引入數據可視化模塊，增強用戶體驗。

這樣的解決方案展示不僅清晰表明了解決問題的技術能力，還能突出個人在項目中的貢獻，並體現思考深度與改進方向，充分滿足招聘需求並打動面試官。

 

 

資源與工具

  • 課程：
  • 書籍：
    • 《Deep Learning with Python》by François Chollet
    • 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》
  • 工具：
    • PyTorch、Hugging Face Transformers、OpenCV、Git、TensorBoard。

成果期望

完成以上教案後，AIW 將具備以下能力：

  1. 技術能力：熟練使用生成式 AI 和電腦視覺技術，能開發實用產品。
  2. 實戰經驗：完成至少兩個完整的產品級別項目。
  3. 應聘優勢：掌握 需求的關鍵技能，有針對性地準備面試。

這將大幅提升 AIW 勝任該職位的可能性！