Deep Learning with Pytorch: Build, Train, and Tune Neural Networks Using Python Tools
Stevens, Eli; Antiga, Luca; Viehmann, Thomas
Langue : anglais
Edité par Manning Publications, 2020
- Livre broché
- Occasion
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- Titre
- Deep Learning with Pytorch: Build, Train, and Tune Neural Networks Using Python Tools
- Auteur
- Stevens, Eli; Antiga, Luca; Viehmann, Thomas
- Éditeur
- Manning Publications
- Année de publication
- 2020
- État de l'article
- Fair
- Jaquette
- No Jacket
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1617295264
- ISBN à 13 chiffres
- 9781617295263
- Poids de l'article
- 1,95 livre
Key Features
Written by PyTorch’s creator and key contributors
Develop deep learning models in a familiar Pythonic way
Use PyTorch to build an image classifier for cancer detection
Diagnose problems with your neural network and improve training with data augmentation
Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications.
About The Book
Every other day we hear about new ways to put deep learning to good use: improved medical imaging, accurate credit card fraud detection, long range weather forecasting, and more.
PyTorch puts these superpowers in your hands. Instantly familiar to anyone who knows Python data tools like NumPy and Scikit-learn, PyTorch simplifies deep learning without sacrificing advanced features. It’s great for building quick models, and it scales smoothly from laptop to enterprise.
Deep Learning with PyTorch teaches you to create deep learning and neural network systems with PyTorch. This practical book gets you to work right away building a tumor image classifier from scratch. After covering the basics, you’ll learn best practices for the entire deep learning pipeline, tackling advanced projects as your PyTorch skills become more sophisticated. All code samples are easy to explore in downloadable Jupyter notebooks.
What You Will Learn
- Understanding deep learning data structures such as tensors and neural networks
- Best practices for the PyTorch Tensor API, loading data in Python, and visualizing results
- Implementing modules and loss functions
- Utilizing pretrained models from PyTorch Hub
- Methods for training networks with limited inputs
- Sifting through unreliable results to diagnose and fix problems in your neural network
- Improve your results with augmented data, better model architecture, and fine tuning
This Book Is Written For
For Python programmers with an interest in machine learning. No experience with PyTorch or other deep learning frameworks is required.
About The Authors
Eli Stevens has worked in Silicon Valley for the past 15 years as a software engineer, and the past 7 years as Chief Technical Officer of a startup making medical device software. Luca Antiga is co-founder and CEO of an AI engineering company located in Bergamo, Italy, and a regular contributor to PyTorch. Thomas Viehmann is a Machine Learning and PyTorch speciality trainer and consultant based in Munich, Germany and a PyTorch core developer.
Table of Contents
PART 1 - CORE PYTORCH
1 Introducing deep learning and the PyTorch Library
2 Pretrained networks
3 It starts with a tensor
4 Real-world data representation using tensors
5 The mechanics of learning
6 Using a neural network to fit the data
7 Telling birds from airplanes: Learning from images
8 Using convolutions to generalize
PART 2 - LEARNING FROM IMAGES IN THE REAL WORLD: EARLY DETECTION OF LUNG CANCER
9 Using PyTorch to fight cancer
10 Combining data sources into a unified dataset
11 Training a classification model to detect suspected tumors
12 Improving training with metrics and augmentation
13 Using segmentation to find suspected nodules
14 End-to-end nodule analysis, and where to go next
PART 3 - DEPLOYMENT
15 Deploying to production
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Luca Antiga is co-founder and CEO of an AI engineering company located in Bergamo, Italy, and a regular contributor to PyTorch.
Thomas Viehmann is a Machine Learning and PyTorch speciality trainer and consultant based in Munich, Germany and a PyTorch core developer.
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
Informations concernant le droit de rétractation
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Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
Nous effectuerons le remboursement en utilisant le même moyen de paiement que celui que vous avez utilisé pour la transaction initiale, sauf si vous en avez expressément convenu autrement ; en tout état de cause, aucuns frais ne vous seront facturés à la suite d'un tel remboursement.
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