Pytorch Pocket Reference: Construcción e implementación de modelos de aprendizaje profundo

Opiniones de los lectores

El libro es una mezcla de ideas útiles y desventajas significativas. Mientras que algunos usuarios aprecian su orientación concisa y referencias prácticas para PyTorch, otros critican su tamaño, formato y contenido obsoleto, lo que sugiere que necesita una mejor ejecución y actualizaciones.

** Proporciona una referencia rápida para los usuarios de PyTorch. ** Conciso e informativo, ofrece orientación práctica más allá de una simple referencia de la API. ** Bien adaptado para aprendices en solitario y aquellos que buscan las mejores prácticas. ** Completo para el desarrollo de extremo a extremo en un formato de bolsillo.

** El libro es físicamente pequeño con una fuente muy pequeña, lo que dificulta la lectura. ** El contenido es a menudo anticuado o inexacto, con quejas sobre ejemplos de código rotos. ** Falta profundidad en las explicaciones, lo que lleva a desperdiciar espacio en información básica. ** No se proporcionan requisitos de versión ni directrices de reproducibilidad. ** Muchos usuarios sugieren que hay mejores recursos disponibles en línea en comparación con este libro.

(basado en 13 opiniones de lectores)

Título original:

Pytorch Pocket Reference: Building and Deploying Deep Learning Models

Contenido del libro:

Esta referencia concisa y fácil de usar pone al alcance de su mano uno de los marcos más populares para la investigación y el desarrollo del aprendizaje profundo. El autor Joe Papa proporciona acceso instantáneo a sintaxis, patrones de diseño y ejemplos de código para acelerar su desarrollo y reducir el tiempo que dedica a buscar respuestas.

Los investigadores, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores de software encontrarán código PyTorch claro y estructurado que cubre cada paso del desarrollo de redes neuronales, desde la carga de datos hasta la personalización de bucles de entrenamiento, la optimización de modelos y la aceleración GPU/TPU. Aprenda rápidamente cómo implementar su código en producción utilizando AWS, Google Cloud o Azure e implemente sus modelos ML en dispositivos móviles y edge.

⬤ Aprenda la sintaxis básica de PyTorch y los patrones de diseño.

⬤ Crear modelos personalizados y transformaciones de datos.

⬤ Entrenar y desplegar modelos utilizando una GPU y TPU.

⬤ Entrenar y probar un clasificador de aprendizaje profundo.

⬤ Acelerar el entrenamiento usando optimización y entrenamiento distribuido.

⬤ Acceder a bibliotecas útiles de PyTorch y al ecosistema de PyTorch.