Joe Papa PyTorch Pocket Reference Building and Deploying Deep Learning.

Joe Papa PyTorch Pocket Reference: Xây dựng và Triển khai Deep Learning

Tài liệu tham khảo bỏ túi không thể thiếu cho các nhà phát triển, kỹ sư máy học và nhà khoa học dữ liệu đang làm việc với PyTorch. Cuốn sách này cung cấp một hướng dẫn cô đọng, tập trung vào thực hành, giúp bạn nhanh chóng nắm bắt cú pháp, xây dựng và triển khai các mô hình deep learning một cách hiệu quả.

Nội dung chính

• Cú pháp và API PyTorch cốt lõi: Tra cứu tức thì các hàm, lớp và cấu trúc dữ liệu thiết yếu của PyTorch. Từ định nghĩa tensor cơ bản đến thao tác dữ liệu và xây dựng các khối mạng nơ-ron.
• Xây dựng và Huấn luyện Mô hình: Hướng dẫn từng bước cách thiết kế kiến trúc, chọn hàm mất mát, tối ưu hóa và quản lý quy trình huấn luyện mô hình. Bao gồm các ví dụ thực tế cho các tác vụ deep learning phổ biến.
• Triển khai Mô hình trong Thực tế: Khám phá các chiến lược và công cụ để đưa mô hình PyTorch của bạn vào môi trường sản xuất. Tìm hiểu về chuyển đổi, tối ưu hóa hiệu suất và các phương pháp triển khai trên nhiều nền tảng.
• Mẹo và Thủ thuật hiệu quả: Tổng hợp các lời khuyên giá trị, phương pháp hay nhất và các giải pháp nhanh chóng cho những thách thức thường gặp khi phát triển deep learning với PyTorch.
• Tài liệu tra cứu nhanh: Được thiết kế để bạn có thể tìm kiếm ngay lập tức cú pháp, đối số hàm và các mẫu mã khi đang lập trình hoặc gỡ lỗi.

Đối tượng độc giả

Cuốn sách này lý tưởng cho những người đã quen thuộc với Python và các khái niệm cơ bản về machine learning, tìm kiếm một nguồn tài liệu tham khảo tiện dụng để tăng tốc công việc với PyTorch. Nó đặc biệt hữu ích cho các chuyên gia bận rộn cần một cuốn sách tra cứu nhanh mà không cần đọc nhiều lý thuyết.