PyTorch Cookbook: Más de 100 soluciones en RNNs, CNNs, herramientas python, entrenamiento distribuido y redes gráficas

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Título original:

PyTorch Cookbook: 100+ Solutions across RNNs, CNNs, python tools, distributed training and graph networks

Contenido del libro:

¿Empezando una carrera de Desarrollador PyTorch e Ingeniero de Aprendizaje Profundo? Echa un vistazo a este 'PyTorch Cookbook, ' una guía completa con recetas y soluciones esenciales para PyTorch y el ecosistema. El libro cubre el desarrollo de aprendizaje profundo PyTorch desde principiantes hasta expertos en capítulos bien escritos.

El libro simplifica las redes neuronales, el entrenamiento, la optimización y las estrategias de despliegue capítulo a capítulo. La primera parte cubre los fundamentos de PyTorch, el preprocesamiento de datos, la tokenización y el vocabulario. A continuación, construye CNN, RNN, capas atencionales y redes neuronales gráficas. El libro hace hincapié en el entrenamiento distribuido, la escalabilidad y el entrenamiento multi-GPU para escenarios del mundo real. Los sistemas integrados prácticos, el desarrollo móvil y las soluciones de compresión de modelos iluminan las aplicaciones de IA en dispositivos. Sin embargo, el libro va más allá del código y los algoritmos. También ofrece prácticas de solución de problemas y depuración para el desarrollo de aprendizaje profundo de extremo a extremo. 'PyTorch Cookbook' abarca desde la recopilación de datos hasta los errores de despliegue y ofrece soluciones detalladas para superarlos.

Este libro integra PyTorch con ONNX Runtime, PySyft, Pyro, Deep Graph Library (DGL), Fastai e Ignite, mostrándote cómo utilizarlos en tus proyectos. Este libro cubre inferencias en tiempo real, entrenamiento en cluster, servicio de modelos y compatibilidad entre plataformas. Aprenderás a codificar arquitecturas de aprendizaje profundo, a trabajar con redes neuronales y a gestionar las etapas de desarrollo del aprendizaje profundo. 'PyTorch Cookbook' es un manual completo que te ayudará a convertirte en un desarrollador PyTorch seguro de ti mismo y en un ingeniero de aprendizaje profundo inteligente. Sus ejemplos claros y consejos prácticos lo convierten en una lectura obligada para cualquiera que quiera utilizar PyTorch y avanzar en el aprendizaje profundo.

Aprendizajes clave.

⬤ Introducción completa a PyTorch, equipando a los lectores con habilidades fundamentales para el aprendizaje profundo.

⬤ Demostraciones prácticas de varias redes neuronales, mejorando la comprensión a través de la práctica.

⬤ Exploración de redes neuronales gráficas (GNN), que abre las puertas a campos de investigación de vanguardia.

⬤ Profundización en las herramientas y bibliotecas de PyTorch, ampliando las capacidades más allá de las funciones básicas.

⬤ Guía paso a paso sobre el entrenamiento distribuido, que permite el aprendizaje profundo escalable y los proyectos de IA.

⬤ Perspectivas de aplicación en el mundo real, tendiendo un puente entre el conocimiento teórico y la ejecución práctica.

⬤ Enfoque en el desarrollo móvil e integrado con PyTorch, que conduce a la IA en el dispositivo.

⬤ Énfasis en el manejo de errores y resolución de problemas, preparando a los lectores para los desafíos del mundo real.

⬤ Temas avanzados como la inferencia en tiempo real y la compresión de modelos, proporcionando habilidades para el futuro.

Tabla de contenidos.

⬤ Introducción a PyTorch 2.0. 0.

⬤ Bloques de aprendizaje profundo.

⬤ Redes neuronales evolutivas.

⬤ Redes Neuronales Recurrentes.

⬤ Procesamiento del Lenguaje Natural.

⬤ Redes Neuronales Gráficas (GNNs)

⬤ Trabajando con herramientas populares de PyTorch.

⬤ Entrenamiento distribuido y escalabilidad.

⬤ Desarrollo Móvil y Embebido.