Train and Infer in DL

深度学习的训练过程是通过设定某种数据方式，并设计合适的网络模型结构，以及损失函数和优化算法，在此基础上将数据集以小批量反复进行前向计算并计算损失，然后反向计算梯度利用特定的优化函数来更新模型，来使得损失函数达到最优的结果。训练过程最重要的就是梯度的计算和反向传播。

推理就是在训练好的模型结构和参数基础上，做一次前向传播得到模型输出的过程。相对于训练而言，推理不涉及梯度和损失优化。推理的最终目标是将训练好的模型部署生产环境中。真正让 AI 能够运用起来。推理引擎可以将深度学习模型部署到云（Cloud）端或者边缘（Edge）端，并服务用户的请求。