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	Deep Learning with JAX (eBook)

	Deep Learning with JAX (eBook)
	Grigory Sapunov
	Grigory Sapunov

	Prezzo: € 49,61 Compra EPUB		Prezzo: € 49,61 Compra EPUB

	Formato :	EPUB

	Cloud:	Sì Scopri di più



	Lingua:	en


	Editore:	Manning

Codice EAN:	9781638355755
Anno pubblicazione:	2024
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	Note legali NOTE LEGALI a) Garanzia legale, Pagamenti, Consegne, Diritto di recesso b) Informazioni sul prezzo Il prezzo barrato corrisponde al prezzo di vendita al pubblico al lordo di IVA e al netto delle spese di spedizione Il prezzo barrato dei libri italiani corrisponde al prezzo di copertina. I libri in inglese di Libraccio sono di provenienza americana o inglese. Libraccio riceve quotidianamente i prodotti dagli USA e dalla Gran Bretagna, pagandone i costi di importazione, spedizione in Italia ecc. Il prezzo in EURO è fissato da Libraccio e, in alcuni casi, può discostarsi leggermente dal cambio dollaro/euro o sterlina/euro del giorno. Il prezzo che pagherai sarà quello in EURO al momento della conferma dell'ordine. In ogni caso potrai verificare la convenienza dei nostri prezzi rispetto ad altri siti italiani e, in moltissimi casi, anche rispetto all'acquisto su siti americani o inglesi. c) Disponibilità I termini relativi alla disponibilità dei prodotti sono indicati nelle Condizioni generali di vendita. Disponibilità immediata L'articolo è immediatamente disponibile presso Libraccio e saremo in grado di procedere con la spedizione entro un giorno lavorativo. Nota: La disponibilità prevista fa riferimento a singole disponibilità. Disponibile in giorni o settimane (ad es. "3-5-10 giorni", "4-5 settimane" ) L'articolo sarà disponibile entro le tempistiche indicate, necessarie per ricevere l'articolo dai nostri fornitori e preparare la spedizione. Nota: La disponibilità prevista fa riferimento a singole disponibilità. Prenotazione libri scolastici Il servizio ti permette di prenotare libri scolastici nuovi che risultano non disponibili al momento dell'acquisto. Attualmente non disponibile L'articolo sarà disponibile ma non sappiamo ancora quando. Inserisci la tua mail dalla scheda prodotto attivando il servizio Libraccio “avvisami” e sarai contattato quando sarà ordinabile. Difficile reperibilità Abbiamo dei problemi nel reperire il prodotto. Il fornitore non ci dà informazioni sulla sua reperibilità, ma se desideri comunque effettuare l'ordine, cercheremo di averlo nei tempi indicati. Se non sarà possibile, ti avvertiremo via e-mail e l'ordine verrà cancellato. Chiudi
Descrizione Accelerate deep learning and other number-intensive tasks with JAX, Google’s awesome high-performance numerical computing library. The JAX numerical computing library tackles the core performance challenges at the heart of deep learning and other scientific computing tasks. By combining Google’s Accelerated Linear Algebra platform (XLA) with a hyper-optimized version of NumPy and a variety of other high-performance features, JAX delivers a huge performance boost in low-level computations and transformations. In Deep Learning with JAX you will learn how to: • Use JAX for numerical calculations • Build differentiable models with JAX primitives • Run distributed and parallelized computations with JAX • Use high-level neural network libraries such as Flax • Leverage libraries and modules from the JAX ecosystem Deep Learning with JAX is a hands-on guide to using JAX for deep learning and other mathematically-intensive applications. Google Developer Expert Grigory Sapunov steadily builds your understanding of JAX’s concepts. The engaging examples introduce the fundamental concepts on which JAX relies and then show you how to apply them to real-world tasks. You’ll learn how to use JAX’s ecosystem of high-level libraries and modules, and also how to combine TensorFlow and PyTorch with JAX for data loading and deployment. About the technology Google’s JAX offers a fresh vision for deep learning. This powerful library gives you fine control over low level processes like gradient calculations, delivering fast and efficient model training and inference, especially on large datasets. JAX has transformed how research scientists approach deep learning. Now boasting a robust ecosystem of tools and libraries, JAX makes evolutionary computations, federated learning, and other performance-sensitive tasks approachable for all types of applications. About the book Deep Learning with JAX teaches you to build effective neural networks with JAX. In this example-rich book, you’ll discover how JAX’s unique features help you tackle important deep learning performance challenges, like distributing computations across a cluster of TPUs. You’ll put the library into action as you create an image classification tool, an image filter application, and other realistic projects. The nicely-annotated code listings demonstrate how JAX’s functional programming mindset improves composability and parallelization. What's inside • Use JAX for numerical calculations • Build differentiable models with JAX primitives • Run distributed and parallelized computations with JAX • Use high-level neural network libraries such as Flax About the reader For intermediate Python programmers who are familiar with deep learning. About the author Grigory Sapunov holds a Ph.D. in artificial intelligence and is a Google Developer Expert in Machine Learning. The technical editor on this book was Nicholas McGreivy. Table of Contents Part 1 1 When and why to use JAX 2 Your first program in JAX Part 2 3 Working with arrays 4 Calculating gradients 5 Compiling your code 6 Vectorizing your code 7 Parallelizing your computations 8 Using tensor sharding 9 Random numbers in JAX 10 Working with pytrees Part 3 11 Higher-level neural network libraries 12 Other members of the JAX ecosystem A Installing JAX B Using Google Colab C Using Google Cloud TPUs D Experimental parallelization

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Deep Learning with JAX (eBook)

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