Learning PyTorch 2.0: Experiment deep learning from basics to complex models using every potential capability of Pythonic PyTorch
Langue : anglais
Edité par GitforGits, 2023
- Livre broché
- Occasion

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- Titre
- Learning PyTorch 2.0: Experiment deep learning from basics to complex models using every potential capability of Pythonic PyTorch
- Auteur
- Rosch, Matthew
- Éditeur
- GitforGits
- Année de publication
- 2023
- État de l'article
- As New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 8196288379
- ISBN à 13 chiffres
- 9788196288372
This book is a comprehensive guide to understanding and utilizing PyTorch 2.0 for deep learning applications. It starts with an introduction to PyTorch, its various advantages over other deep learning frameworks, and its blend with CUDA for GPU acceleration. We delve into the heart of PyTorch – tensors, learning their different types, properties, and operations. Through step-by-step examples, the reader learns to perform basic arithmetic operations on tensors, manipulate them, and understand errors related to tensor shapes.
A substantial portion of the book is dedicated to illustrating how to build simple PyTorch models. This includes uploading and preparing datasets, defining the architecture, training, and predicting. It provides hands-on exercises with a real-world dataset. The book then dives into exploring PyTorch's nn module and gives a detailed comparison of different types of networks like Feedforward, RNN, GRU, CNN, and their combination.
Further, the book delves into understanding the training process and PyTorch's optim module. It explores the overview of optimization algorithms like Gradient Descent, SGD, Mini-batch Gradient Descent, Momentum, Adagrad, and Adam. A separate chapter focuses on advanced concepts in PyTorch 2.0, like model serialization, optimization, distributed training, and PyTorch Quantization API.
In the final chapters, the book discusses the differences between TensorFlow 2.0 and PyTorch 2.0 and the step-by-step process of migrating a TensorFlow model to PyTorch 2.0 using ONNX. It provides an overview of common issues encountered during this process and how to resolve them.
Key Learnings
- A comprehensive introduction to PyTorch and CUDA for deep learning.
- Detailed understanding and operations on PyTorch tensors.
- Step-by-step guide to building simple PyTorch models.
- Insight into PyTorch's nn module and comparison of various network types.
- Overview of the training process and exploration of PyTorch's optim module.
- Understanding advanced concepts in PyTorch like model serialization and optimization.
- Knowledge of distributed training in PyTorch.
- Practical guide to using PyTorch's Quantization API.
- Differences between TensorFlow 2.0 and PyTorch 2.0.
- Guidance on migrating TensorFlow models to PyTorch using ONNX.
Table of Content
- Introduction to Pytorch 2.0 and CUDA 11.8
- Getting Started with Tensors
- Advanced Tensors Operations
- Building Neural Networks with PyTorch 2.0
- Training Neural Networks in PyTorch 2.0
- PyTorch 2.0 Advanced
- Migrating from TensorFlow to PyTorch 2.0
- End-to-End PyTorch Regression Model
Audience
A perfect and skillful book for every machine learning engineer, data scientist, AI engineer and data researcher who are passionately looking towards drawing actionable intelligence using PyTorch 2.0. Knowing Python and the basics of deep learning is all you need to sail through this book.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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Woodford Green, Royaume-Uni
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Spécialité
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19-20 Bourne Court, 19-20 Bourne Court
Woodford Green, Royaume-Uni IG8 8HD
Conditions de vente
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Legal Entity: Far Corner Europe Limited
Address: 19-20 Bourne Court, Southend Road, Woodford Green Essex, UK IG8 8HD
Registration #: 10691061
Authorized representative: Danielle Hainsey
Droit de rétractation
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
Droit statutaire de rétractation
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.
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