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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, 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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PyTorch kompakt, Joe Papa
- Idioma
- Publicado en
- 2021
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- (Tapa blanda)
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- Título
- PyTorch kompakt
- Subtítulo
- Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle
- Idioma
- Alemán
- Autores
- Joe Papa
- Editorial
- Dpunkt.Verlag GmbH
- Publicado en
- 2021
- Formato
- Tapa blanda
- ISBN10
- 3960091850
- ISBN13
- 9783960091851
- Serie
- Descripción
- 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, 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.