PyTorch Cookbook
Matthew Rosch
Sold by BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germany
AbeBooks Seller since 11 January 2012
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Add to basketThis item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Starting a PyTorch Developer and Deep Learning Engineer career Check out this 'PyTorch Cookbook,' a comprehensive guide with essential recipes and solutions for PyTorch and the ecosystem. The book covers PyTorch deep learning development from beginner to expert in well-written chapters.The book simplifies neural networks, training, optimization, and deployment strategies chapter by chapter. The first part covers PyTorch basics, data preprocessing, tokenization, and vocabulary. Next, it builds CNN, RNN, Attentional Layers, and Graph Neural Networks. The book emphasizes distributed training, scalability, and multi-GPU training for real-world scenarios. Practical embedded systems, mobile development, and model compression solutions illuminate on-device AI applications. However, the book goes beyond code and algorithms. It also offers hands-on troubleshooting and debugging for end-to-end deep learning development. 'PyTorch Cookbook' covers data collection to deployment errors and provides detailed solutions to overcome them.This book integrates PyTorch with ONNX Runtime, PySyft, Pyro, Deep Graph Library (DGL), Fastai, and Ignite, showing you how to use them for your projects. This book covers real-time inferencing, cluster training, model serving, and cross-platform compatibility. You'll learn to code deep learning architectures, work with neural networks, and manage deep learning development stages. 'PyTorch Cookbook' is a complete manual that will help you become a confident PyTorch developer and a smart Deep Learning engineer. Its clear examples and practical advice make it a must-read for anyone looking to use PyTorch and advance in deep learning.Key LearningsComprehensive introduction to PyTorch, equipping readers with foundational skills for deep learning.Practical demonstrations of various neural networks, enhancing understanding through hands-on practice.Exploration of Graph Neural Networks (GNN), opening doors to cutting-edge research fields.In-depth insight into PyTorch tools and libraries, expanding capabilities beyond core functions.Step-by-step guidance on distributed training, enabling scalable deep learning and AI projects.Real-world application insights, bridging the gap between theoretical knowledge and practical execution.Focus on mobile and embedded development with PyTorch, leading to on-device AI.Emphasis on error handling and troubleshooting, preparing readers for real-world challenges.Advanced topics like real-time inferencing and model compression, providing future ready skill.Table of ContentIntroduction to PyTorch 2.0Deep Learning Building BlocksConvolutional Neural NetworksRecurrent Neural NetworksNatural Language ProcessingGraph Neural Networks (GNNs)Working with Popular PyTorch ToolsDistributed Training and ScalabilityMobile and Embedded Development 240 pp. Englisch.
Seller Inventory # 9788119177967
Starting a PyTorch Developer and Deep Learning Engineer career? Check out this 'PyTorch Cookbook,' a comprehensive guide with essential recipes and solutions for PyTorch and the ecosystem. The book covers PyTorch deep learning development from beginner to expert in well-written chapters.
The book simplifies neural networks, training, optimization, and deployment strategies chapter by chapter. The first part covers PyTorch basics, data preprocessing, tokenization, and vocabulary. Next, it builds CNN, RNN, Attentional Layers, and Graph Neural Networks. The book emphasizes distributed training, scalability, and multi-GPU training for real-world scenarios. Practical embedded systems, mobile development, and model compression solutions illuminate on-device AI applications. However, the book goes beyond code and algorithms. It also offers hands-on troubleshooting and debugging for end-to-end deep learning development. 'PyTorch Cookbook' covers data collection to deployment errors and provides detailed solutions to overcome them.
This book integrates PyTorch with ONNX Runtime, PySyft, Pyro, Deep Graph Library (DGL), Fastai, and Ignite, showing you how to use them for your projects. This book covers real-time inferencing, cluster training, model serving, and cross-platform compatibility. You'll learn to code deep learning architectures, work with neural networks, and manage deep learning development stages. 'PyTorch Cookbook' is a complete manual that will help you become a confident PyTorch developer and a smart Deep Learning engineer. Its clear examples and practical advice make it a must-read for anyone looking to use PyTorch and advance in deep learning.
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Allgemeine Geschäftsbedingungen mit Kundeninformationen
Inhaltsverzeichnis
Geltungsbereich
Vertragsschluss
Widerrufsrecht
Preise und Zahlungsbedingungen
Liefer- und Versandbedingungen
Eigentumsvorbehalt
Mängelhaftung
Anwendbares Recht
Gerichtsstand
Alternative Streitbeilegung
Widerrufsbelehrung & Widerrufsformular
Verbrauchern steht ein Widerrufsrecht nach folgender Maßgabe zu, wobei Verbraucher jede natürliche Person ist, die ein Rechtsgeschäft zu Zwecken abschließt, die überwiegend weder ihrer gewerblichen noch ihrer selbständigen beruflichen Tätigkeit zugerechnet werden können:
A. Widerrufsbelehrung
Widerrufsrecht
Sie haben das Recht, binnen vierzehn Tagen ohne Angabe von Gründen diesen Vertrag zu widerrufen.
Die Widerrufsfrist beträgt vierzehn Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Beförderer ist, die letzte Ware in Besitz genommen haben bzw. hat.
Um Ihr Widerrufsrecht auszuüben, müssen Sie uns (BuchWeltWeit Inh. Ludwig Meier e.K., De-Gasperi-Str. 8, 51469 Bergisch Gladbach, Deutschland, Tel.: +49(0)22028659300, Fax: +49(0)22028659301, E-Mail: info@buchweltweit.de) mittels einer eindeutigen Erklärung (z. B. ein mit der Post versandter Brief, Telefax oder E-Mail) über Ihren Entschluss, diesen Vertrag zu widerrufen, informieren. Sie können dafür das beigefügte Muster-Widerrufsformular verwenden, das jedoch nicht vorgeschrieben ist.
Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung über die Ausübung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.
Folgen des Widerrufs
Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, haben wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschließlich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zusätzlichen Kosten, die sich daraus ergeben, dass Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene, günstigste Standardlieferung gewählt haben), unverzüglich und spätestens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag zurückzuzahlen, an dem die Mitteilung über Ihren Widerruf dieses Vertrags bei uns eingegangen ist. Für diese Rückzahlung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie bei der ursprünglichen Transaktion eingesetzt haben, es sei denn, mit Ihnen wurde ausdrücklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen wegen dieser Rückzahlung Entgelte berechnet. Wir können die Rückzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zurückerhalten haben oder bis Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zurückgesandt haben, je nachdem, welches der frühere Zeitpunkt ist.
Sie haben die Waren unverzüglich und in jedem Fall spätestens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag, an dem Sie uns über den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an uns zurückzusenden oder zu übergeben. Die Frist ist gewahrt, wenn Sie die Waren vor Ablauf der Frist von vierzehn Tagen absenden.
Sie tragen die unmittelbaren Kosten der Rücksendung der Waren.
Sie müssen für einen etwaigen Wertverlust der Waren nur aufkommen, wenn dieser Wertverlust auf einen zur Prüfung der Beschaffenheit, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren nicht notwendigen Umgang mit ihnen zurückzuführen ist.
Ausschluss bzw. vorzeitiges Erlöschen des Widerrufsrechts
Das Widerrufsrecht erlischt vorzeitig bei Verträgen zur Lieferung von Ton- oder Videoaufnahmen oder Computersoftware in einer versiegelten Packung, wenn die Versiegelung nach der Lieferung entfernt wurde.
B. Widerrufsformular
Wenn Sie den Vertrag widerrufen wollen, dann füllen Sie bitte dieses Formular aus und senden es zurück.
An
BuchWeltWeit Inh. Ludwig Meier e.K.
De-Gasperi-Str. 8
51469 Bergisch Gladbach
Deutschland
Fax: +49(0)22028659301
E-Mail: info@buchweltweit.de
Hiermit widerrufe(n) ich/wir () den von mir/uns () abgeschlossenen Vertrag über den Kauf der folgenden Waren ()/die Erbringung der folgenden Dienstleistung ()
Bestellt am () ____________ / erhalten am () __________________
Name des/der Verbraucher(s)
Anschrift des/der Verbraucher(s)
Unterschrift des/der Verbraucher(s) (nur bei Mitteilung auf Papier)
Datum
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