Értékelés:
Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 2 olvasói szavazat alapján történt.
PyTorch Cookbook: 100+ Solutions across RNNs, CNNs, python tools, distributed training and graph networks
PyTorch fejlesztői és mélytanulási mérnöki karrier kezdete? Nézze meg ezt a "PyTorch szakácskönyvet", egy átfogó útmutatót a PyTorch és az ökoszisztéma alapvető receptjeivel és megoldásaival. A könyv a PyTorch mélytanulás-fejlesztést a kezdőtől a szakértőig jól megírt fejezetekben tárgyalja.
A könyv fejezetenként egyszerűsíti a neurális hálózatokat, a képzést, az optimalizálást és a telepítési stratégiákat. Az első rész a PyTorch alapjait, az adatok előfeldolgozását, a tokenizálást és a szókincset tárgyalja. Ezután a CNN, az RNN, a figyelmi rétegek és a gráf neurális hálózatok felépítéséről szól. A könyv hangsúlyt fektet az elosztott képzésre, a skálázhatóságra és a több GPU-s képzésre valós forgatókönyvek esetén. Gyakorlati beágyazott rendszerek, mobilfejlesztés és modelltömörítési megoldások világítják meg az eszközön belüli AI-alkalmazásokat. Azonban a könyv túlmutat a kódon és az algoritmusokon. Gyakorlati hibaelhárítást és hibakeresést is kínál a végponttól végpontig tartó mélytanulás-fejlesztéshez. A 'PyTorch szakácskönyv' az adatgyűjtéstől a telepítési hibákig terjed, és részletes megoldásokat kínál ezek leküzdésére.
Ez a könyv integrálja a PyTorch-ot az ONNX Runtime, PySyft, Pyro, Deep Graph Library (DGL), Fastai és Ignite programokkal, és megmutatja, hogyan használhatod őket a projektjeidben. Ez a könyv foglalkozik a valós idejű következtetésekkel, a klaszterképzéssel, a modellkiszolgálással és a keresztplatformos kompatibilitással. Megtanulja a mélytanulási architektúrák kódolását, a neurális hálózatokkal való munkát és a mélytanulás fejlesztési szakaszainak kezelését. A 'PyTorch szakácskönyv' egy teljes kézikönyv, amely segít magabiztos PyTorch-fejlesztővé és okos mélytanulási mérnökké válni. Világos példái és gyakorlati tanácsai kötelező olvasmánnyá teszik mindazok számára, akik a PyTorch-ot szeretnék használni és a mélytanulásban előrehaladni.
Legfontosabb tanulságok.
⬤ A PyTorch átfogó bevezetése, amely a mélytanuláshoz szükséges alapvető készségekkel ruházza fel az olvasókat.
⬤ A különböző neurális hálózatok gyakorlati bemutatása, a megértés gyakorlati gyakorlással történő fokozása.
⬤ A gráf neurális hálózatok (GNN) feltárása, amely ajtókat nyit az élvonalbeli kutatási területek felé.
⬤ Mélyreható betekintés a PyTorch eszközeibe és könyvtáraiba, az alapfunkciókon túlmutató képességek bővítése.
⬤ Lépésről lépésre útmutatás az elosztott képzésről, lehetővé téve a skálázható mélytanulási és AI-projekteket.
⬤ A valós világ alkalmazásainak megismerése, áthidalva az elméleti tudás és a gyakorlati kivitelezés közötti szakadékot.
⬤ Fókusz a mobil és beágyazott fejlesztésre a PyTorch segítségével, ami az eszközön belüli mesterséges intelligenciához vezet.
⬤ Kiemelt hangsúly a hibakezelésen és a hibaelhárításon, felkészítve az olvasókat a valós kihívásokra.
⬤ Továbbfejlesztett témák, mint a valós idejű következtetés és a modelltömörítés, amelyek a jövőre nézve készségeket biztosítanak.
Tartalomjegyzék.
⬤ Bevezetés a PyTorch 2. 0.
⬤ Mélyreható tanulási építőelemek.
⬤ Konvolúciós neurális hálózatok.
⬤ Rekurrens neurális hálózatok.
⬤ Naturális nyelvfeldolgozás.
⬤ Grafikus neurális hálózatok (GNN-ek).
⬤ Munka népszerű PyTorch eszközökkel.
⬤ Disztributált képzés és skálázhatóság.
⬤ Mobil és beágyazott fejlesztés.
