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PyTorch kompakt

Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle
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Verfasser: Suche nach diesem Verfasser Papa, Joe (Verfasser)
Verfasserangabe: Joe Papa ; deutsche Übersetzung von Frank Langenau
Medienkennzeichen: Sachliteratur
Jahr: 2022
Verlag: Heidelberg, O'Reilly
Mediengruppe: Buch
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Inhalt

Dieses praktische Nachschlagewerk zu PyTorch, einem der beliebtesten Frameworks für Deep Learning, hält jederzeit präzises Wissen für Sie bereit. Joe Papa bietet Ihnen mit seiner Referenz den direkten Zugriff auf Syntax, Design Patterns und gut nachvollziehbare PyTorch-Codebeispiele. Das Buch enthält - neben einem PyTorch-Schnelleinstieg - eine Fülle von Informationen, die Ihre Entwicklungsarbeit verbessern und effizienter machen.
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. Erfahren Sie außerdem, wie Sie Ihre ML-Modelle über AWS, Google Cloud oder Azure deployen und auf mobilen und Edge-Geräten bereitstellen.

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Details

Verfasser: Suche nach diesem Verfasser Papa, Joe (Verfasser)
Verfasserangabe: Joe Papa ; deutsche Übersetzung von Frank Langenau
Medienkennzeichen: Sachliteratur
Jahr: 2022
Verlag: Heidelberg, O'Reilly
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Systematik: Suche nach dieser Systematik Wcb
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ISBN: 978-3-96009-185-1
Beschreibung: 1. Auflage, 235 Seiten : Illustrationen
Beteiligte Personen: Suche nach dieser Beteiligten Person Langenau, Frank (Übersetzer)
Sprache: Deutsch
Originaltitel: PyTorch pocket reference
Mediengruppe: Buch