Verfasst von:	Papa, Joe [VerfasserIn]
Titel:	PyTorch kompakt
Titelzusatz:	Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle
Mitwirkende:	Langenau, Frank [ÜbersetzerIn]
Werktitel:	PyTorch pocket reference
Verf.angabe:	Joe Papa ; deutsche Übersetzung von Frank Langenau
Ausgabe:	1. Auflage
Verlagsort:	Heidelberg
Verlag:	O'Reilly
Jahr:	2022
Umfang:	235 Seiten
Illustrationen:	Illustrationen
Format:	24 cm x 16.5 cm
Fussnoten:	"Mit PyTorch-Schnelleinstieg" - Umschlag
ISBN:	978-3-96009-185-1
	3-96009-185-0
Abstract:	PyTorch ist eine auf maschinelles Lernen ausgerichtete Open-Source-Programmbibliothek, geschrieben in Python, die schon öfters besprochen worden ist (u.a. Ian Pointer: "PyTorch für Deep Learning", 2020; Tariq Rashid: "GANs mit ...", 2020). 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, die auf einfache Beispiele gestützt, erfahren, was PyTorch überhaupt ist und wie man es einsetzen kann, 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. Gute Hinweise gibt es für die Optimierung von Modellen (z.B. Abhängigkeit von der gewählten Verarbeitung). Didaktisch gut aufgebaut mit vielen Abbildungen; eine gute Hilfe bieten auch die im Buch verwendeten unterschiedlichen typografischen Konventionen (z.B. Schreibmaschinenschrift fett, Schreibmaschinenschrift kursiv, usw.)
URL:	Inhaltstext: http://deposit.dnb.de/cgi-bin/dokserv?id=2ea825970732421292d374a1237f013f&prov=M&dok_var=1&dok_ext=htm
	Inhaltsverzeichnis: https://d-nb.info/1241130442/04
Schlagwörter:	(s)PyTorch
	(s)Maschinelles Lernen    / (s)Deep learning    / (s)PyTorch    / (s)Künstliche Intelligenz
Dokumenttyp:	Beispielsammlung
Sprache:	ger
Bibliogr. Hinweis:	Übersetzung von
	Erscheint auch als : Online-Ausgabe: Papa, Joe: PyTorch kompakt. - 1. Auflage. - Heidelberg : O'Reilly, 2022. - 1 Online-Ressource (238 Seiten)
	Erscheint auch als : Online-Ausgabe: Papa, Joe: PyTorch kompakt. - 1. Auflage. - Heidelberg : O'Reilly, 2022. - 1 Online-Ressource (235 Seiten)
RVK-Notation:	ST 300
	ST 301
K10plus-PPN:	1771656573