PyTorch kompakt

Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle
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Kurzbeschreibung des Verlags:

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. Sie erhalten 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.

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Produktdetails
Mehr Informationen
ReiheAnimals
ISBN 9783960091851
Erscheinungsdatum 09.12.2021
Umfang 238 Seiten
Genre Informatik, EDV/Programmiersprachen
Format Taschenbuch
Verlag O'Reilly
Übersetzung Frank Langenau
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