Isbn: 9783960091851 - pytorch kompakt: syntax, design patterns und codebeispiele für deep-learning-modelle (18 resultados)
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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware -Kurzgefasstes und präzises Wissen zu dem populären Deep-Learning-FrameworkSowohl für PyTorch-Einsteiger:innen als auch für Fortgeschrittene nützlichÜberblick über Modellentwicklung, Deployment, das PyTorch-Ökosystem und über hilfreiche PyTorch-BibliothekenMit Kurzeinstieg in PyTorchDieses 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.Lernen Sie Tensoren und die grundlegende Syntax von PyTorch kennenErstellen Sie maßgeschneiderte Modelle sowie eigene Komponenten und Algorithmen für Deep LearningNutzen Sie Design Patterns zu Transfer Learning, Stimmungsanalyse oder Generative Adversarial Networks (GANs) für Ihre ProjekteTrainieren und deployen Sie Modelle sowohl auf GPUs als auch auf TPUsBeschleunigen Sie den Trainingsprozess durch Optimierung der Modelle und durch parallele und verteilte VerarbeitungInformieren Sie sich über nützliche PyTorch-Bibliotheken und das PyTorch-Ökosystem 235 pp. Deutsch.…

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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware -Kurzgefasstes und präzises Wissen zu dem populären Deep-Learning-FrameworkSowohl für PyTorch-Einsteiger:innen als auch für Fortgeschrittene nützlichÜberblick über Modellentwicklung, Deployment, das PyTorch-Ökosystem und über hilfreiche PyTorch-BibliothekenMit Kurzeinstieg in PyTorchDieses 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.Lernen Sie Tensoren und die grundlegende Syntax von PyTorch kennenErstellen Sie maßgeschneiderte Modelle sowie eigene Komponenten und Algorithmen für Deep LearningNutzen Sie Design Patterns zu Transfer Learning, Stimmungsanalyse oder Generative Adversarial Networks (GANs) für Ihre ProjekteTrainieren und deployen Sie Modelle sowohl auf GPUs als auch auf TPUsBeschleunigen Sie den Trainingsprozess durch Optimierung der Modelle und durch parallele und verteilte VerarbeitungInformieren Sie sich über nützliche PyTorch-Bibliotheken und das PyTorch-Ökosystem 235 pp. Deutsch.…

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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware -Eine großartige Ressource für alle, die mit PyTorch arbeiten.

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Kartoniert / Broschiert. Condición: New. AUTOR: Papa, JoeJoe Papa verfuegt ueber 25 Jahre Erfahrung in Forschung und Entwicklung und ist Gruender von TeachMe.AI. Seinen Abschluss Master of Science in Electrical Engineering erwarb er an der Universitaet Rutgers. Bei Booz Allen Hamilton und P.

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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware -Eine großartige Ressource für alle, die mit PyTorch arbeitendpunkt.Verlag, Wieblinger Weg 17, 69123 Heidelberg 235 pp. Deutsch.

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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware - Kurzgefasstes und präzises Wissen zu dem populären Deep-Learning-FrameworkSowohl für PyTorch-Einsteiger:innen als auch für Fortgeschrittene nützlichÜberblick über Modellentwicklung, Deployment, das PyTorch-Ökosystem und über hilfreiche PyTorch-BibliothekenMit Kurzeinstieg in PyTorchDieses 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.Lernen Sie Tensoren und die grundlegende Syntax von PyTorch kennenErstellen Sie maßgeschneiderte Modelle sowie eigene Komponenten und Algorithmen für Deep LearningNutzen Sie Design Patterns zu Transfer Learning, Stimmungsanalyse oder Generative Adversarial Networks (GANs) für Ihre ProjekteTrainieren und deployen Sie Modelle sowohl auf GPUs als auch auf TPUsBeschleunigen Sie den Trainingsprozess durch Optimierung der Modelle und durch parallele und verteilte VerarbeitungInformieren Sie sich über nützliche PyTorch-Bibliotheken und das PyTorch-Ökosystem.…

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Taschenbuch. Condición: Neu. PyTorch kompakt | Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle | Joe Papa | Taschenbuch | Animals | 238 S. | Deutsch | 2021 | O'Reilly | EAN 9783960091851 | Verantwortliche Person für die EU: dpunkt.verlag GmbH, Vanessa Niethammer, Wieblinger Weg 17, 69123 Heidelberg, niethammer[at]dpunkt[dot]de | Anbieter: preigu.…

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