PyTorch Pocket Reference : Building and Deploying Deep Learning Models
Lingua: inglese
Editore: O'reilly Media Jun 2021, 2021
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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Neuware - This concise, easy-to-use reference puts one of the most popular frameworks for deep learning research and development at your fingertips. Author Joe Papa provides instant access to syntax, design patterns, and code examples to accelerate your development and reduce the time you spend searching for answers. Research scientists, machine learning engineers, and software developers will find clear, structured PyTorch code that covers every step of neural network development-from loading data to customizing training loops to model optimization and GPU/TPU acceleration. Quickly learn how to deploy your code to production using AWS, Google Cloud, or Azure and deploy your ML models to mobile and edge devices. - Learn basic PyTorch syntax and design patterns - Create custom models and data transforms - Train and deploy models using a GPU and TPU - Train and test a deep learning classifier - Accelerate training using optimization and distributed training - Access useful PyTorch libraries and the PyTorch ecosystem.…
Codice articolo 9781492090007
- Titolo
- PyTorch Pocket Reference : Building and Deploying Deep Learning Models
- Autore
- Joe Papa
- Editore
- O'reilly Media Jun 2021
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 149209000X
- ISBN 13
- 9781492090007
- Peso dell'articolo
- 244 grammi
- Dimensioni
- 177x104x19 mm
This concise, easy-to-use reference puts one of the most popular frameworks for deep learning research and development at your fingertips. Author Joe Papa provides instant access to syntax, design patterns, and code examples to accelerate your development and reduce the time you spend searching for answers.
Research scientists, machine learning engineers, and software developers will find clear, structured PyTorch code that covers every step of neural network development-from loading data to customizing training loops to model optimization and GPU/TPU acceleration. Quickly learn how to deploy your code to production using AWS, Google Cloud, or Azure and deploy your ML models to mobile and edge devices.
- Learn basic PyTorch syntax and design patterns
- Create custom models and data transforms
- Train and deploy models using a GPU and TPU
- Train and test a deep learning classifier
- Accelerate training using optimization and distributed training
- Access useful PyTorch libraries and the PyTorch ecosystem
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AHA-BUCH GmbH
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Diritto di recesso
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Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
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Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.
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Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.
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