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PyTorch kompakt

PyTorch kompakt

Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle

Verlag

OReilly (dpunkt)

Autor:in

Joe Papa

Fassung

235 Seiten, Softcover

Erschienen

01/2022

ISBN

978-3-96009-185-1
9783960091851

Buch

29,90 inkl. MwSt.
Best.-Nr.: OR-185
Versandkostenfrei (D)
Lieferbar in 48 h
PyTorch kompakt

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Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle

Verlag: OReilly (dpunkt)
Autor:in Joe Papa
Fassung: 235 Seiten, Softcover
Erschienen: 01/2022
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29,90 inkl. MwSt.
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Leseprobe: Jetzt downloaden

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Verlag: OReilly (dpunkt)
Autor:in Joe Papa
Fassung: 235 Seiten, Softcover
Erschienen: 01/2022
ISBN: 978-3-96009-185-1
9783960091851
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Mit diesem benutzerfreundlichen Nachschlagewerk zu PyTorch haben Sie kurzgefasstes und präzises 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 hilft Ihre Entwicklungsarbeit zu beschleunigen und die Zeit auf der Suche nach Details zu minimieren.

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.

Aus dem Inhalt

  • Lernen Sie Tensoren und die grundlegende Syntax von PyTorch kennen
  • Erstellen Sie maßgeschneiderte Modelle sowie eigene Komponenten und Algorithmen für Deep Learning
  • Nutzen Sie Design Patterns zu Transfer Learning, Stimmungsanalyse oder Generative Adversarial Networks (GANs) für Ihre Projekte
  • Trainieren und deployen Sie Modelle sowohl auf GPUs als auch auf TPUs
  • Beschleunigen Sie den Trainingsprozess durch Optimierung der Modelle und durch parallele und verteilte Verarbeitung
  • Informieren Sie sich über nützliche PyTorch-Bibliotheken und das PyTorch-Ökosystem
Hier das ganze Inhaltsverzeichnis lesen.
Leseprobe
Der Tensor bildet die grundlegende Datenstruktur von PyTorch, da auf ihm alles aufbaut. Diese Leseprobe, Kapitel 2, ist eine Kurzreferenz für das Erstellen von Tensoren und für die Ausführung von Operationen. Das Verständnis des Tensors ist also die Voraussetzung um zu verstehen, wie PyTorch Daten verarbeitet und speichert.
Blick ins Buch: PyTorch kompakt

Wer hat's geschrieben?

Bild von Autor:in Joe Papa

Joe Papa verfügt über 25 Jahre Erfahrung in Forschung und Entwicklung und ist Gründer von TeachMe.AI. Seinen Abschluss "Master of Science in Electrical Engineering" erwarb er an der Universität Rutgers. Bei Booz Allen Hamilton und Perspecta Labs leitete er KI-Forschungsteams, bei denen PyTorch intensiv eingesetzt wurde.
Joe Papa hat Hunderte von Data Scientists als Mentor betreut und mehr als 6.000 Studierende auf der ganzen Welt auf Udemy unterrichtet.

Bild von Autor:in Joe Papa
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Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle

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Autor:in

Joe Papa

Fassung

235 Seiten, Softcover

Erschienen

01/2022

ISBN

978-3-96009-185-1
9783960091851

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