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PyTorch kompakt

Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle

Verfasser: Papa, Joe (Verfasser)

Verfasserangabe: Joe Papa ; deutsche Übersetzung von Frank Langenau

Medienkennzeichen: EDV

Jahr: 2022

Verlag: Heidelberg, O'Reilly

Sachliteratur

http://deposit.dnb.de/cgi-bin/dokserv?id=2ea825970732421292d374a1237f013f&prov=M&dok_var=1&dok_ext=htm (E-Ressource Text)

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Aktion	Zweigstelle	Etage	Standort	Standort 2	Standort 3	Signatur	Status	Vorbestellungen	Frist	Barcode
Vorbestellen	Zweigstelle: Zentralbibliothek	Etage: 3	Standort: EDV	Standort 2: Python	Standort 3:	Signatur: PAPA	Status: Entliehen	Vorbestellungen: 0	Frist: 15.06.2024	Barcode: 229-02011340

Inhalt

PyTorch ist eine auf maschinelles Lernen ausgerichtete Open-Source-Programmbibliothek, geschrieben in Python. Das vorliegende Buch ist ein Schnelleinstieg mit einem direkten Zugriff auf Syntax, Design Patterns und vielen gut nachvollziehbaren PyTorch-Codebeispielen. Angesprochen werden sowohl Einsteiger*innen als auch Leser*innen mit Vorkenntnissen im EDV-Bereich, die erfahren, was z. B. bei der Entwicklung neuronaler Netze zu beachten ist und wie maßgeschneiderte Modelle mit eigenen Algorithmen für Deep Learning entwickelt werden.

Rezensionen

Details

Personen Papa, Joe (Verfasser)

Verfasserangabe: Joe Papa ; deutsche Übersetzung von Frank Langenau

Medienkennzeichen: EDV

Jahr: 2022

Verlag: Heidelberg, O'Reilly

Links: http://deposit.dnb.de/cgi-bin/dokserv?id=2ea825970732421292d374a1237f013f&prov=M&dok_var=1&dok_ext=htm (E-Ressource Text)

ISBN: 9783960091851

2. ISBN: 3960091850

Beschreibung: 1. Auflage, 235 Seiten, Illustrationen

Sprache: Deutsch

Originaltitel: PyTorch Pocket Reference

Mediengruppe: Sachliteratur