March 2025
Intermediate to advanced
310 pages
3h 50m
Japanese
Overview
この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：translation-feedback@oreilly.com
この簡潔で使いやすいリファレンスは、Deep Learningの研究開発で最も人気の高いフレームワークをあなたの指先に提供する。著者のJoe Papaは、シンタックス、デザインパターン、コード例への即時アクセスを提供し、開発を加速し、答えを検索する時間を削減する。
研究科学者、マシンラーニングエンジニア、ソフトウェア開発者は、データ読み込みからトレーニングループのカスタマイズ、モデル最適化、GPU/TPUアクセラレーションまで、ニューラルネットワーク開発のあらゆるステップをカバーする、明確で構造化されたPyTorchコードを発見するだろう。AWS、Google Cloud、Azureを使用してコードを本番環境にデプロイする方法を素早く学び、MLモデルをモバイルデバイスやエッジデバイスにデプロイしよう。
- PyTorchの基本的な構文とデザインパターンを学ぶ
- カスタムモデルとデータ変換を作成する
- GPUとTPUを使用してモデルをトレーニングおよびデプロイする
- Deep Learning 分類器のトレーニングとテスト
- 最適化と分散トレーニングを使用してトレーニングを高速化
- 便利なPyTorchライブラリとPyTorchエコシステムにアクセスする
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