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	Learning PyTorch 2.0, Second Edition (eBook)

	Learning PyTorch 2.0, Second Edition (eBook)
	Matthew Rosch
	Matthew Rosch

	Prezzo: € 33,99 Compra EPUB		Prezzo: € 33,99 Compra EPUB

	Formato :	EPUB

	Cloud:	Sì Scopri di più

	Compatibilità:	Tutti i dispositivi

	Lingua:	Inglese


	Editore:	GitforGits

Codice EAN:	9798224673469
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 "Learning PyTorch 2.0, Second Edition" is a fast-learning, hands-on book that emphasizes practical PyTorch scripting and efficient model development using PyTorch 2.3 and CUDA 12. This edition is centered on practical applications and presents a concise methodology for attaining proficiency in the most recent features of PyTorch. The book presents a practical program based on the fish dataset which provides step-by-step guidance through the processes of building, training and deploying neural networks, with each example prepared for immediate implementation. Given your familiarity with machine learning and neural networks, this book offers concise explanations of foundational topics, allowing you to proceed directly to the practical, advanced aspects of PyTorch programming. The key learnings include the design of various types of neural networks, the use of torch.compile() for performance optimization, the deployment of models using TorchServe, and the implementation of quantization for efficient inference. Furthermore, you will also learn to migrate TensorFlow models to PyTorch using the ONNX format. The book employs essential libraries, including torchvision, torchserve, tf2onnx, onnxruntime, and requests, to facilitate seamless integration of PyTorch with production environments. Regardless of whether the objective is to fine-tune models or to deploy them on a large scale, this second edition is designed to ensure maximum efficiency and speed, with practical PyTorch scripting at the forefront of each chapter. Key Learnings Master tensor manipulations and advanced operations using PyTorch's efficient tensor libraries. Build feedforward, convolutional, and recurrent neural networks from scratch. Implement transformer models for modern natural language processing tasks. Use CUDA 12 and mixed precision training (AMP) to accelerate model training and inference. Deploy PyTorch models in production using TorchServe, including multi-model serving and versioning. Migrate TensorFlow models to PyTorch using ONNX format for seamless cross-framework compatibility. Optimize neural network architectures using torch.compile() for improved speed and efficiency. Utilize PyTorch's Quantization API to reduce model size and speed up inference. Setup custom layers and architectures for neural networks to tackle domain-specific problems. Monitor and log model performance in real-time using TorchServe's built-in tools and configurations.

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