eBook - ePub
PyTorch kompakt
Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle
- 238 Seiten
- German
- ePUB (handyfreundlich)
- Über iOS und Android verfügbar
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PyTorch kompakt
Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle
Über dieses Buch
Eine großartige Ressource für alle, die mit PyTorch arbeiten
Kurzgefasstes und präzises Wissen zu dem populären Deep-Learning-Framework
Sowohl für PyTorch-Einsteiger:innen als auch für Fortgeschrittene nützlich
Überblick über Modellentwicklung, Deployment, das PyTorch-Ökosystem und über hilfreiche PyTorch-Bibliotheken
Mit Kurzeinstieg in PyTorch
Mit diesem benutzerfreundlichen Nachschlagewerk zu PyTorch haben Sie kompaktes Wissen zu einem der beliebtesten Frameworks für Deep Learning immer zur Hand. Der Autor Joe Papa bietet Ihnen mit dieser Referenz den sofortigen Zugriff auf Syntax, Design Patterns und gut nachvollziehbare Codebeispiele - eine Fülle an gesammelten Informationen, die Ihre Entwicklungsarbeit beschleunigen und die Zeit minimieren, die Sie mit der Suche nach Details verbringen.
Data Scientists, Softwareentwickler:innen und Machine Learning Engineers finden in diesem Buch klaren, strukturierten PyTorch-Code, der jeden Schritt der Entwicklung neuronaler Netze abdeckt - vom Laden der Daten über die Anpassung von Trainingsschleifen bis hin zur Modelloptimierung und GPU/TPU-Beschleunigung. Lernen Sie in kurzer Zeit, wie Sie Ihren Code mit AWS, Google Cloud oder Azure in der Produktivumgebung einsetzen und Ihre ML-Modelle auf mobilen und Edge-Geräten bereitstellen.
Häufig gestellte Fragen
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Ja, du hast Zugang zu PyTorch kompakt von Joe Papa, Frank Langenau im PDF- und/oder ePub-Format sowie zu anderen beliebten Büchern aus Computer Science & Data Mining. Aus unserem Katalog stehen dir über 1 Million Bücher zur Verfügung.
Information
Inhaltsverzeichnis
- Cover
- Titel
- Impressum
- Inhalt
- Vorwort
- 1 Eine Einführung in PyTorch
- 2 Tensoren
- 3 Deep-Learning-Entwicklung mit PyTorch
- 4 Referenzentwürfe für die Entwicklung neuronaler Netze
- 5 PyTorch anpassen
- 6 PyTorch beschleunigen und optimieren
- 7 PyTorch in die Produktion überführen
- 8 Das PyTorch-Ökosystem und zusätzliche Ressourcen
- Fußnoten
- Index
- Über den Autor
- Kolophon