PyTorch Cookbook
Langue : anglais
Edité par Gitforgits Okt 2023, 2023
- Livre broché
- Neuf
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Starting a PyTorch Developer and Deep Learning Engineer career Check out this 'PyTorch Cookbook,' a comprehensive guide with essential recipes and solutions for PyTorch and the ecosystem. The book covers PyTorch deep learning development from beginner to expert in well-written chapters.The book simplifies neural networks, training, optimization, and deployment strategies chapter by chapter. The first part covers PyTorch basics, data preprocessing, tokenization, and vocabulary. Next, it builds CNN, RNN, Attentional Layers, and Graph Neural Networks. The book emphasizes distributed training, scalability, and multi-GPU training for real-world scenarios. Practical embedded systems, mobile development, and model compression solutions illuminate on-device AI applications. However, the book goes beyond code and algorithms. It also offers hands-on troubleshooting and debugging for end-to-end deep learning development. 'PyTorch Cookbook' covers data collection to deployment errors and provides detailed solutions to overcome them.This book integrates PyTorch with ONNX Runtime, PySyft, Pyro, Deep Graph Library (DGL), Fastai, and Ignite, showing you how to use them for your projects. This book covers real-time inferencing, cluster training, model serving, and cross-platform compatibility. You'll learn to code deep learning architectures, work with neural networks, and manage deep learning development stages. 'PyTorch Cookbook' is a complete manual that will help you become a confident PyTorch developer and a smart Deep Learning engineer. Its clear examples and practical advice make it a must-read for anyone looking to use PyTorch and advance in deep learning.Key LearningsComprehensive introduction to PyTorch, equipping readers with foundational skills for deep learning.Practical demonstrations of various neural networks, enhancing understanding through hands-on practice.Exploration of Graph Neural Networks (GNN), opening doors to cutting-edge research fields.In-depth insight into PyTorch tools and libraries, expanding capabilities beyond core functions.Step-by-step guidance on distributed training, enabling scalable deep learning and AI projects.Real-world application insights, bridging the gap between theoretical knowledge and practical execution.Focus on mobile and embedded development with PyTorch, leading to on-device AI.Emphasis on error handling and troubleshooting, preparing readers for real-world challenges.Advanced topics like real-time inferencing and model compression, providing future ready skill.Table of ContentIntroduction to PyTorch 2.0Deep Learning Building BlocksConvolutional Neural NetworksRecurrent Neural NetworksNatural Language ProcessingGraph Neural Networks (GNNs)Working with Popular PyTorch ToolsDistributed Training and ScalabilityMobile and Embedded DevelopmentLibri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld 240 pp. Englisch.…
N° de réf. du vendeur 9788119177967
- Titre
- PyTorch Cookbook
- Auteur
- Matthew Rosch
- Éditeur
- Gitforgits Okt 2023
- Année de publication
- 2023
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 8119177967
- ISBN à 13 chiffres
- 9788119177967
- Poids de l'article
- 456 grammes
- Dimensions
- 235x191x13 mm
Starting a PyTorch Developer and Deep Learning Engineer career? Check out this 'PyTorch Cookbook,' a comprehensive guide with essential recipes and solutions for PyTorch and the ecosystem. The book covers PyTorch deep learning development from beginner to expert in well-written chapters.
The book simplifies neural networks, training, optimization, and deployment strategies chapter by chapter. The first part covers PyTorch basics, data preprocessing, tokenization, and vocabulary. Next, it builds CNN, RNN, Attentional Layers, and Graph Neural Networks. The book emphasizes distributed training, scalability, and multi-GPU training for real-world scenarios. Practical embedded systems, mobile development, and model compression solutions illuminate on-device AI applications. However, the book goes beyond code and algorithms. It also offers hands-on troubleshooting and debugging for end-to-end deep learning development. 'PyTorch Cookbook' covers data collection to deployment errors and provides detailed solutions to overcome them.
This book integrates PyTorch with ONNX Runtime, PySyft, Pyro, Deep Graph Library (DGL), Fastai, and Ignite, showing you how to use them for your projects. This book covers real-time inferencing, cluster training, model serving, and cross-platform compatibility. You'll learn to code deep learning architectures, work with neural networks, and manage deep learning development stages. 'PyTorch Cookbook' is a complete manual that will help you become a confident PyTorch developer and a smart Deep Learning engineer. Its clear examples and practical advice make it a must-read for anyone looking to use PyTorch and advance in deep learning.
Key Learnings
- Comprehensive introduction to PyTorch, equipping readers with foundational skills for deep learning.
- Practical demonstrations of various neural networks, enhancing understanding through hands-on practice.
- Exploration of Graph Neural Networks (GNN), opening doors to cutting-edge research fields.
- In-depth insight into PyTorch tools and libraries, expanding capabilities beyond core functions.
- Step-by-step guidance on distributed training, enabling scalable deep learning and AI projects.
- Real-world application insights, bridging the gap between theoretical knowledge and practical execution.
- Focus on mobile and embedded development with PyTorch, leading to on-device AI.
- Emphasis on error handling and troubleshooting, preparing readers for real-world challenges.
- Advanced topics like real-time inferencing and model compression, providing future ready skill.
Table of Content
- Introduction to PyTorch 2.0
- Deep Learning Building Blocks
- Convolutional Neural Networks
- Recurrent Neural Networks
- Natural Language Processing
- Graph Neural Networks (GNNs)
- Working with Popular PyTorch Tools
- Distributed Training and Scalability
- Mobile and Embedded Development
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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
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.
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.
Nous pouvons suspendre le remboursement jusqu'à ce que nous ayons reçu les marchandises ou que vous ayez fourni la preuve que vous avez renvoyé les marchandises, en fonction de la première éventualité.
Vous devez renvoyer les marchandises ou les remettre à buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany, +49 09209-2023188, sans retard injustifié et, en tout état de cause, au plus tard 14 jours à compter du jour où vous nous avez communiqué votre décision de rétractation du présent contrat. Le délai est respecté si vous renvoyez les marchandises avant l'expiration du délai de 14 jours. Vous devrez prendre en charge les frais directs du renvoi des marchandises. Vous n'êtes responsable que de toute diminution de valeur des marchandises résultant d'une manipulation autre que celle nécessaire pour établir la nature, les caractéristiques et le fonctionnement des marchandises.
Exceptions au droit de rétractation
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