Pytorch zsebkönyv: Mélytanulási modellek építése és telepítése

Olvasói vélemények

A könyv a hasznos meglátások és a jelentős hátrányok vegyes tárháza. Míg egyes felhasználók értékelik a PyTorch tömör útmutatásait és gyakorlati referenciáit, mások kritizálják a könyv méretét, formázását és elavult tartalmát, ami arra utal, hogy jobb kivitelezésre és frissítésekre van szüksége.

** Gyors referenciát nyújt a PyTorch felhasználók számára. ** Tömör és informatív, gyakorlati útmutatást nyújt az egyszerű API-hivatkozáson túl. ** Jól alkalmazható az egyedül tanulók és a legjobb gyakorlatokat keresők számára. ** Átfogó a végponttól végpontig tartó fejlesztéshez zseb formátumban.

** A könyv fizikailag kicsi, nagyon kis betűtípussal, ami megnehezíti az olvasást. ** A tartalom gyakran elavult vagy pontatlan, a panaszok a hibás kódpéldákra vonatkoznak. ** Hiányzik a magyarázatok mélysége, ami az alapvető információkra pazarolt helyet eredményez. ** Nem tartalmaz verziókövetelményeket vagy reprodukálhatósági irányelveket. ** Sok felhasználó szerint jobb források állnak rendelkezésre az interneten, mint ez a könyv.

(13 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Pytorch Pocket Reference: Building and Deploying Deep Learning Models

Könyv tartalma:

Ez a tömör, könnyen használható referencia a mélytanulás kutatásának és fejlesztésének egyik legnépszerűbb keretrendszerét teszi elérhetővé. A szerző, Joe Papa azonnali hozzáférést biztosít a szintaxishoz, a tervezési mintákhoz és a kódpéldákhoz, hogy felgyorsítsa a fejlesztést, és csökkentse a válaszok keresésével töltött időt.

A kutató tudósok, gépi tanulási mérnökök és szoftverfejlesztők világos, strukturált PyTorch-kódot találnak, amely a neurális hálózatok fejlesztésének minden lépését lefedi - az adatok betöltésétől a képzési ciklusok testreszabásán át a modelloptimalizálásig és a GPU/TPU gyorsításig. Gyorsan megtanulhatja, hogyan telepítheti kódját a termelésbe az AWS, a Google Cloud vagy az Azure segítségével, és hogyan telepítheti ML-modelljeit mobil és edge eszközökre.

⬤ Tanulja meg az alapvető PyTorch szintaxist és tervezési mintákat.

⬤ Egyéni modellek és adattranszformációk létrehozása.

⬤ Tréningelje és telepítse a modelleket GPU és TPU használatával.

⬤ Mély tanulási osztályozó betanítása és tesztelése.

⬤ Gyorsítsa fel a képzést optimalizálás és elosztott képzés segítségével.

⬤  Hozzáférés a hasznos PyTorch könyvtárakhoz és a PyTorch ökoszisztémához.