深度学习中结合训练和推断的重要性

在深度学习中，训练模型和使用模型进行推断是两个重要的步骤。为了获得最好的结果，我们需要结合这两个步骤来进行优化和验证。

具体做法是使用一个深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow，来编写代码并进行训练和推断。下面以PyTorch为例来说明：

首先，我们需要定义模型的结构和参数。例如，可以定义一个简单的卷积神经网络（CNN）模型：

import torch.nn as nn

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

然后，我们可以使用PyTorch中的数据加载器来读取训练集和测试集，并定义损失函数和优化器：

import torch.optim as optim

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

接下来，我们可以使用训练数据进行模型训练，并在验证集上进行推断以验证模型的效果：

for epoch