PyTorch : освещая глубокое обучение / Эли Стивенс, Лука Антига, Томас Виман ; предисловие Сумита Чинталы ; [перевели с английского: И. Пальти, С. Черников]
16+ Язык: русский ; оригинала, английский.Выходные данные: Санкт-Петербург [и др.] : Питер, 2022Физическая характеристика: 572 с. : ил. ; 24 см.ISBN: 978-5-4461-1945-5 Серия: Серия "Библиотека программиста" Примечания: Загл. и авт. ориг.: Deep learning with PyTorch / Eli Stevens, Luca Antiga and Thomas Viehmann.Резюме или реферат: Многие средства глубокого обучения используют Python, но именно библиотека PyTorch понастоящему "питоническая". Легкая в освоении для тех, кто знаком с NumРу и scikit-learn, PyTorch упрощает работу с глубоким обучением, обладая в то же время богатым набором функций. PyTorch прекрасно подходит для быстрого создания моделей и без проблем масштабируется до корпоративного проекта. PyTorch используют такие компании, как Apple и JPMorgan Chase. Навыки работы с этой библиотекой пригодятся вам для карьерного роста. Вы научитесь создавать нейронные сети и системы глубокого обучения с помощью PyTorch. Книга поможет быстро приступить к созданию реального проекта с нуля. В ней описаны лучшие практики всего конвейера работы с данными, включая PyTorch Tensor API, загрузку данных на Python, мониторинг обучения и визуализацию полученных результатов.Библиография: Библиогр. в подстроч. примеч..Особенности распространения и использования: 16+.Оригинал (перевода): Deep learning with PyTorchПредметная рубрика - Тема: PyTORCH, библиотека машинного обучения | Рак (онкол.) легких -- Компьютерная томография -- Анализ данныхДругие классификации: З973.23-018 ; Р569.426 Рак-436с51Коллекция: ; Национальная библиография Тип экземпляра: Книга| Тип экземпляра | Текущая библиотека | Шифр хранения | Кол-во копий | Статус | Срок возврата | Штрих-код | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Книга | РНБ (Московский) Зал технической, медицинской и естественнонаучной литературы | Т З973.23-018/С 800 (Просмотр полки(Открывается ниже)) | Доступно | 1-4465577 | |||
| Книга | РНБ (Московский) Русский книжный фонд: издания с 1957 года | 2022-7/8620 (Просмотр полки(Открывается ниже)) | КН-П-6178 | Доступно | 1-4054612 | ||
| Книга | РНБ (Московский) Русский книжный фонд: издания с 1957 года | 2022-7/8620 (Просмотр полки(Открывается ниже)) | КН-П-6178 | Доступно | 1-4054616 | ||
| Книга | РНБ (Садовая) Универсальный читальный зал | Доступно | ERR-263579 | ||||
| Книга | РНБ (Фонтанка) Юношеский читальный зал | Доступно | ERR-263714 |
Загл. и авт. ориг.: Deep learning with PyTorch / Eli Stevens, Luca Antiga and Thomas Viehmann
Библиогр. в подстроч. примеч.
Многие средства глубокого обучения используют Python, но именно библиотека PyTorch понастоящему "питоническая". Легкая в освоении для тех, кто знаком с NumРу и scikit-learn, PyTorch упрощает работу с глубоким обучением, обладая в то же время богатым набором функций. PyTorch прекрасно подходит для быстрого создания моделей и без проблем масштабируется до корпоративного проекта. PyTorch используют такие компании, как Apple и JPMorgan Chase. Навыки работы с этой библиотекой пригодятся вам для карьерного роста. Вы научитесь создавать нейронные сети и системы глубокого обучения с помощью PyTorch. Книга поможет быстро приступить к созданию реального проекта с нуля. В ней описаны лучшие практики всего конвейера работы с данными, включая PyTorch Tensor API, загрузку данных на Python, мониторинг обучения и визуализацию полученных результатов
16+