步骤55 CNN的机制（1）
加入GPU、保存加载、训练/测试模式、CNN、VGG16、RNN与LSTM，并逐项覆盖步骤55 CNN的机制（1）、55.1 CNN的网络结构、55.2 卷积运算、55.3 填充、55.4 步幅、55.5 输出大小的计算方法；用计算图合同、单故障反向轨迹和框架增量验收门完成独立复核。
学习目标
- 能说明“步骤55 CNN的机制（1）”如何加入GPU、保存加载、训练/测试模式、CNN、VGG16、RNN与LSTM，并逐项覆盖步骤55 CNN的机制（1）、55.1 CNN的网络结构、55.2 卷积运算、55.3 填充、55.4 步幅、55.5 输出大小的计算方法，并区分2020年原版、2023年中文译本与当前扩展
- 能先预测“怎样在设备、序列状态和训练模式变化时保持模型、参数、梯度与数据加载语义一致？ 当前步骤新增的最小能力和失败边界分别是什么？”“步骤55 CNN的机制（1）”会改变哪个对象、图边、梯度、资源或模式状态，再逐步复核
- 能注入“设备或模式切换只改数据表面，参数、缓存或隐藏状态仍留在旧语义；在步骤55 CNN的机制（1）验收中只注入这一处”，用“CPU/GPU设备、序列状态、train/test模式、序列化参数、卷积shape和时间切断一致；步骤55 CNN的机制（1）的新增能力不得破坏此前步骤”决定接受、回退或拒绝框架增量
为什么从这个框架问题开始
“步骤55 CNN的机制（1）”必须交付一个可单独回退的框架增量，不能把后续完整DeZero倒灌进当前步骤。 “步骤55 CNN的机制（1）”的贯穿任务是：从上一步DeZero快照出发，只实现“步骤55 CNN的机制（1）”，再用参考图与单故障图做差分回归。 动手前先写下哪个对象、图边、shape、梯度、资源或模式状态会变化；运行后补理由不算预测。
围绕“怎样在设备、序列状态和训练模式变化时保持模型、参数、梯度与数据加载语义一致？ 当前步骤新增的最小能力和失败边界分别是什么？”“步骤55 CNN的机制（1）”建立参考、故障与恢复路径。只有它守住“CPU/GPU设备、序列状态、train/test模式、序列化参数、卷积shape和时间切断一致；步骤55 CNN的机制（1）的新增能力不得破坏此前步骤”并交付dl2-step-55代码补丁、对象/边快照、输入输出shape、前向缓存、梯度轨迹、资源状态、回归测试与失败复现，代码、对象图或训练结果才构成自制框架证据。
书目、275个原版层级与版本边界
“步骤55 CNN的机制（1）”以O’Reilly Japan原版官方书页核对斋藤康毅著《ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編》于2020年4月20日出版、552页、ISBN 9784873119069。对“步骤55 CNN的机制（1）”而言，出版社同页给出的5个阶段、60个步骤与编号小节构成完整目录边界；本站逐项统计5个阶段标题、60个步骤、207个编号小节和附录A至C，共275个正式目录层级。“步骤55 CNN的机制（1）”再以出版社官方代码仓库核对逐步实现，以作者公开样章核对教学顺序，以官方勘误识别已知错误。
“步骤55 CNN的机制（1）”没有使用未获授权的原书完整正文，只以出版社完整目录、官方代码、作者公开样章和勘误限定范围；中文解释、代码实验、交互、练习与答案均为独立教学重写。“步骤55 CNN的机制（1）”的中文译本书目信息仅用于核对郑明智译《深度学习入门2：自制框架》、人民邮电出版社2023年3月、ISBN 9787115607515，不用来证明日文原版正文。“步骤55 CNN的机制（1）”以2020年日文原版与2023年中文译本目录为内容边界；当前Python/NumPy/CuPy兼容修正和后续框架只作带时间标签的独立核验。
“步骤55 CNN的机制（1）”另以技术核对 1、技术核对 2、技术核对 3核对算法定义、实现语义或数值诊断；这些外部资料能验证本页技术事实，不能反向证明原书采用了本站表述。
原版目录层级与实现机制
步骤55 CNN的机制（1）
↡CNN的机制（1）对应原版目录坐标“步骤55 CNN的机制（1）”，在“步骤55 CNN的机制（1）”中用于声明本步相对上一快照新增的框架能力与依赖，并受对象身份、图边、dtype/shape、梯度、资源生命周期与版本边界约束。原版坐标 1/6。 在“步骤55 CNN的机制（1）”的坐标1中，目录项「步骤55 CNN的机制（1）」用于声明本步相对上一快照新增的框架能力与依赖；先冻结代码快照、对象图与shape，再以前置API、代码差分、对象/边快照、回归用例和回退点复核，出现把后续完整实现倒灌到当前步骤时撤回结论。
55.1 CNN的网络结构
↡CNN的网络结构对应原版目录坐标“55·1 CNN的网络结构”，在“步骤55 CNN的机制（1）”中用于由卷积几何与im2col实现CNN前反向和预训练模型，并受对象身份、图边、dtype/shape、梯度、资源生命周期与版本边界约束。原版坐标 2/6。 目录项「55·1 CNN的网络结构」进入“步骤55 CNN的机制（1）”后要回答第2个框架问题：它怎样由卷积几何与im2col实现CNN前反向和预训练模型、改变哪个对象、图边、梯度或资源状态、由哪些NCHW/核shape、padding/stride、窗口、col矩阵、梯度与权重版本证明，并如何排除边界取整、通道轴或权重预处理错位。
55.2 卷积运算
↡卷积运算对应原版目录坐标“55·2 卷积运算”，在“步骤55 CNN的机制（1）”中用于由卷积几何与im2col实现CNN前反向和预训练模型，并受对象身份、图边、dtype/shape、梯度、资源生命周期与版本边界约束。原版坐标 3/6。 围绕“怎样在设备、序列状态和训练模式变化时保持模型、参数、梯度与数据加载语义一致？ 当前步骤新增的最小能力和失败边界分别是什么？”“步骤55 CNN的机制（1）”在原版层级3把「55·2 卷积运算」落实为由卷积几何与im2col实现CNN前反向和预训练模型；复核者先读取NCHW/核shape、padding/stride、窗口、col矩阵、梯度与权重版本，不能接受边界取整、通道轴或权重预处理错位。
55.3 填充
↡填充对应原版目录坐标“55·3 填充”，在“步骤55 CNN的机制（1）”中用于由卷积几何与im2col实现CNN前反向和预训练模型，并受对象身份、图边、dtype/shape、梯度、资源生命周期与版本边界约束。原版坐标 4/6。 对“步骤55 CNN的机制（1）”而言，目录项「55·3 填充」的最小框架增量合同是由卷积几何与im2col实现CNN前反向和预训练模型，第4次检查保存NCHW/核shape、padding/stride、窗口、col矩阵、梯度与权重版本；若产生边界取整、通道轴或权重预处理错位，就返回上一步快照。
55.4 步幅
↡步幅对应原版目录坐标“55·4 步幅”，在“步骤55 CNN的机制（1）”中用于由卷积几何与im2col实现CNN前反向和预训练模型，并受对象身份、图边、dtype/shape、梯度、资源生命周期与版本边界约束。原版坐标 5/6。 第5个正式坐标「55·4 步幅」服务于加入GPU、保存加载、训练/测试模式、CNN、VGG16、RNN与LSTM，并逐项覆盖步骤55 CNN的机制（1）、55.1 CNN的网络结构、55.2 卷积运算、55.3 填充、55.4 步幅、55.5 输出大小的计算方法，需要以NCHW/核shape、padding/stride、窗口、col矩阵、梯度与权重版本呈现由卷积几何与im2col实现CNN前反向和预训练模型；边界取整、通道轴或权重预处理错位会破坏“CPU/GPU设备、序列状态、train/test模式、序列化参数、卷积shape和时间切断一致；步骤55 CNN的机制（1）的新增能力不得破坏此前步骤”。
55.5 输出大小的计算方法
↡输出大小的计算方法对应原版目录坐标“55·5 输出大小的计算方法”，在“步骤55 CNN的机制（1）”中用于把目录坐标转为有对象、图边、形状、梯度、资源和回归的框架增量合同，并受对象身份、图边、dtype/shape、梯度、资源生命周期与版本边界约束。原版坐标 6/6。 在“步骤55 CNN的机制（1）”的坐标6中，目录项「55·5 输出大小的计算方法」用于把目录坐标转为有对象、图边、形状、梯度、资源和回归的框架增量合同；先冻结代码快照、对象图与shape，再以代码快照、输入输出对象、图边、张量shape、缓存、梯度、资源状态、反例和时间边界复核，出现只复述代码或模型名称时撤回结论。
先预测，再操作三个步骤专属框架实验
1. 对象、图边与前向合同
固定“从上一步DeZero快照出发，只实现“步骤55 CNN的机制（1）”，再用参考图与单故障图做差分回归。”，在参考与反例间切换，逐阶段查看“设备与模式、算子前向、状态缓存、反向更新、跨环境复现”的对象输入、连边动作、输出和身份/shape检查。
DeZero 计算图合同
选择运行情形，逐步核对对象、边、generation 与输出
怎样在设备、序列状态和训练模式变化时保持模型、参数、梯度与数据加载语义一致？ 当前步骤新增的最小能力和失败边界分别是什么？
输入设置
从上一步DeZero快照出发，只实现“步骤55 CNN的机制（1）”，再用参考图与单故障图做差分回归。 固定代码快照、对象图、输入、shape、顺序、容差和种子。
事前预测
沿“设备与模式 → 算子前向 → 状态缓存 → 反向更新 → 跨环境复现”得到可复核框架增量。
适用边界
全过程必须满足“CPU/GPU设备、序列状态、train/test模式、序列化参数、卷积shape和时间切断一致；步骤55 CNN的机制（1）的新增能力不得破坏此前步骤”。
进入本步的对象状态
步骤55 CNN的机制（1）：锁定上一步快照、对象与公共API，保持其余DeZero合同不变
框架扩展或算子动作
冻结版本、对象身份、dtype/shape、图边和允许读取的信息，并持续满足“CPU/GPU设备、序列状态、train/test模式、序列化参数、卷积shape和时间切断一致；步骤55 CNN的机制（1）的新增能力不得破坏此前步骤”
离开本步的图状态
设备与模式产生可追溯框架前置状态
身份、shape、梯度与生命周期检查
可追溯框架前置状态、身份/shape/梯度断言；出现“设备或模式切换只改数据表面，参数、缓存或隐藏状态仍留在旧语义；在步骤55 CNN的机制（1）验收中只注入这一处”时停止
原版坐标：步骤55 CNN的机制（1）、55.1 CNN的网络结构、55.2 卷积运算、55.3 填充、55.4 步幅、55.5 输出大小的计算方法
步骤55 CNN的机制（1）的可重放实现协议
| 阶段 | 允许动作 | 必留证据 | 拒绝条件 |
|---|---|---|---|
| 设备与模式 | 在“步骤55 CNN的机制（1）”执行设备与模式，只改变声明的对象、图边、算子、资源或模式状态 | 代码快照、前置API、对象身份、dtype/shape与版本 | 前置快照或对象图不可追溯 |
| 算子前向 | 在“步骤55 CNN的机制（1）”执行算子前向，只改变声明的对象、图边、算子、资源或模式状态 | 输入输出对象、creator/generation、缓存、梯度、参数与资源状态 | 设备或模式切换只改数据表面，参数、缓存或隐藏状态仍留在旧语义；在步骤55 CNN的机制（1）验收中只注入这一处 |
| 状态缓存 | 在“步骤55 CNN的机制（1）”执行状态缓存，只改变声明的对象、图边、算子、资源或模式状态 | 输入输出对象、creator/generation、缓存、梯度、参数与资源状态 | 设备或模式切换只改数据表面，参数、缓存或隐藏状态仍留在旧语义；在步骤55 CNN的机制（1）验收中只注入这一处 |
| 反向更新 | 在“步骤55 CNN的机制（1）”执行反向更新，只改变声明的对象、图边、算子、资源或模式状态 | 输入输出对象、creator/generation、缓存、梯度、参数与资源状态 | 设备或模式切换只改数据表面，参数、缓存或隐藏状态仍留在旧语义；在步骤55 CNN的机制（1）验收中只注入这一处 |
| 跨环境复现 | 在“步骤55 CNN的机制（1）”执行跨环境复现，只改变声明的对象、图边、算子、资源或模式状态 | 梯度对照、资源释放、跨设备/模式回归、反例与复现 | 无法重放或缺少历史回归 |
unit: "dl2-step-55"
question: "怎样在设备、序列状态和训练模式变化时保持模型、参数、梯度与数据加载语义一致？ 当前步骤新增的最小能力和失败边界分别是什么？"
scenario: "从上一步DeZero快照出发，只实现“步骤55 CNN的机制（1）”，再用参考图与单故障图做差分回归。"
stages: ["设备与模式", "算子前向", "状态缓存", "反向更新", "跨环境复现"]
invariant: "CPU/GPU设备、序列状态、train/test模式、序列化参数、卷积shape和时间切断一致；步骤55 CNN的机制（1）的新增能力不得破坏此前步骤"
fault: "设备或模式切换只改数据表面，参数、缓存或隐藏状态仍留在旧语义；在步骤55 CNN的机制（1）验收中只注入这一处"
evidence: "dl2-step-55代码补丁、对象/边快照、输入输出shape、前向缓存、梯度轨迹、资源状态、回归测试与失败复现"
reset: restore_case_stage_trace_mode_step_gates_and_artifact该协议要求“步骤55 CNN的机制（1）”在相同代码快照、对象图、dtype/shape、初值、顺序、容差和种子下重放。重置后若案例、阶段、轨迹模式、步骤、框架门或证据包没有回到基线，交互状态已经污染比较。
本页回顾
掌握“步骤55 CNN的机制（1）”不是背诵最终代码或API，而是能围绕“怎样在设备、序列状态和训练模式变化时保持模型、参数、梯度与数据加载语义一致？ 当前步骤新增的最小能力和失败边界分别是什么？”重建前置快照、对象、图边、前向、梯度、资源与回归证据，并用“CPU/GPU设备、序列状态、train/test模式、序列化参数、卷积shape和时间切断一致；步骤55 CNN的机制（1）的新增能力不得破坏此前步骤”拒绝“设备或模式切换只改数据表面，参数、缓存或隐藏状态仍留在旧语义；在步骤55 CNN的机制（1）验收中只注入这一处”。最终交付为dl2-step-55代码补丁、对象/边快照、输入输出shape、前向缓存、梯度轨迹、资源状态、回归测试与失败复现
练习与答案
练习
- 问题 1：框架增量合同。 “步骤55 CNN的机制（1）”为什么必须先冻结代码快照、对象图、dtype/shape、初值、顺序、容差和种子？
- 问题 2：目录逐项覆盖。 怎样证明原版目录坐标已经进入机制、交互和练习？
- 问题 3：故障恢复。 怎样证明“设备或模式切换只改数据表面，参数、缓存或隐藏状态仍留在旧语义；在步骤55 CNN的机制（1）验收中只注入这一处”已经被修正？
名词解释
名词解释
本章出现的专业名词，用大白话再讲一遍。
- CNN的机制（1）
检索键 dl2-A 对应目录坐标「步骤55 CNN的机制（1）」；在“步骤55 CNN的机制（1）”中用于声明本步相对上一快照新增的框架能力与依赖，需要连接原版范围、对象/图边、shape、梯度轨迹、资源状态与回归证据。
- CNN的网络结构
检索键 dl2-B 对应目录坐标「55·1 CNN的网络结构」；在“步骤55 CNN的机制（1）”中用于由卷积几何与im2col实现CNN前反向和预训练模型，需要连接原版范围、对象/图边、shape、梯度轨迹、资源状态与回归证据。
- 卷积运算
检索键 dl2-C 对应目录坐标「55·2 卷积运算」；在“步骤55 CNN的机制（1）”中用于由卷积几何与im2col实现CNN前反向和预训练模型，需要连接原版范围、对象/图边、shape、梯度轨迹、资源状态与回归证据。
- 填充
检索键 dl2-D 对应目录坐标「55·3 填充」；在“步骤55 CNN的机制（1）”中用于由卷积几何与im2col实现CNN前反向和预训练模型，需要连接原版范围、对象/图边、shape、梯度轨迹、资源状态与回归证据。
- 步幅
检索键 dl2-E 对应目录坐标「55·4 步幅」；在“步骤55 CNN的机制（1）”中用于由卷积几何与im2col实现CNN前反向和预训练模型，需要连接原版范围、对象/图边、shape、梯度轨迹、资源状态与回归证据。
- 输出大小的计算方法
检索键 dl2-F 对应目录坐标「55·5 输出大小的计算方法」；在“步骤55 CNN的机制（1）”中用于把目录坐标转为有对象、图边、形状、梯度、资源和回归的框架增量合同，需要连接原版范围、对象/图边、shape、梯度轨迹、资源状态与回归证据。