PyTorch. Освещая глубокое обучение [Эли Стивенс] (pdf) читать постранично
Книга в формате pdf! Изображения и текст могут не отображаться!
[Настройки текста] [Cбросить фильтры]
- 1
- 2
- 3
- . . .
- последняя (194) »
Эли Стивенс, Лука Антига, Томас Виман
Предисловие Сумита Чинталы
2022
ББК 32.813
УДК 004.8
С80
Стивенс Эли, Антига Лука, Виман Томас
С80 PyTorch. Освещая глубокое обучение. — СПб.: Питер, 2022. — 576 с.: ил. —
(Серия «Библиотека программиста»).
ISBN 978-5-4461-1945-5
16+
Многие средства глубокого обучения используют Python, но именно библиотека PyTorch понастоящему «питоническая». Легкая в освоении для тех, кто знаком с NumPy и scikit-learn, PyTorch
упрощает работу с глубоким обучением, обладая в то же время богатым набором функций. PyTorch
прекрасно подходит для быстрого создания моделей и без проблем масштабируется до корпоративного проекта. PyTorch используют такие компании, как Apple и JPMorgan Chase.
Навыки работы с этой библиотекой пригодятся вам для карьерного роста. Вы научитесь создавать нейронные сети и системы глубокого обучения с помощью PyTorch. Книга поможет быстро
приступить к созданию реального проекта с нуля. В ней описаны лучшие практики всего конвейера
работы с данными, включая PyTorch Tensor API, загрузку данных на Python, мониторинг обучения
и визуализацию полученных результатов.
(В соответствии с Федеральным законом от 29 декабря 2010 г. № 436-ФЗ.)
ББК 32.813
УДК 004.8
Права на издание получены по соглашению с Manning Publications. Все права защищены. Никакая часть данной книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме без письменного разрешения владельцев авторских прав.
Информация, содержащаяся в данной книге, получена из источников, рассматриваемых издательством как
надежные. Тем не менее, имея в виду возможные человеческие или технические ошибки, издательство не
может гарантировать абсолютную точность и полноту приводимых сведений и не несет ответственности за
возможные ошибки, связанные с использованием книги. Издательство не несет ответственности за доступность материалов, ссылки на которые вы можете найти в этой книге. На момент подготовки книги к изданию
все ссылки на интернет-ресурсы были действующими.
ISBN 978-1617295263 англ.
ISBN 978-5-4461-1945-5
© 2020 by Manning Publications Co. All rights reserved
© Перевод на русский язык ООО «Прогресс книга», 2022
© Издание на русском языке, оформление ООО «Прогресс книга», 2022
© Серия «Библиотека программиста», 2022
Краткое содержание
Предисловие . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
Введение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
Благодарности . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
Об этой книге . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
Об авторах . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
Об иллюстрации на обложке . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
Часть I
Основы PyTorch
Глава 1. Знакомство с глубоким обучением и библиотекой PyTorch . . . . . . 36
Глава 2. Предобученные сети . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
Глава 3. В начале был тензор... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
Глава 4. Представление реальных данных с помощью тензоров . . . . . . . . 112
6 Краткое содержание
Глава 5. Внутренняя кухня обучения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149
Глава 6. Аппроксимация данных с помощью нейронной сети . . . . . . . . . 191
Глава 7. Различаем птиц и самолеты: обучение на изображениях . . . . . . . 217
Глава 8. Обобщение с помощью сверток . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249
Часть II
Обучение на изображениях на практике:
раннее выявление рака легких
Глава 9. Применение PyTorch в борьбе с раком . . . . . . . . . . . . . . . . . . 296
Глава 10. Объединение источников данных . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 319
Глава 11. Обучение модели классификации обнаружению .
потенциальных опухолей . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 348
Глава 12. Улучшение процесса обучения с помощью метрик .
и дополнений . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 391
Глава 13. Поиск потенциальных узелков с помощью сегментации . . . . . . 435
Глава 14. Сквозной анализ узелков и дальнейшее развитие проекта . . . . . 488
Часть III
Развертывание
Глава 15. Развертывание в производстве . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 534
Оглавление
Предисловие . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
Введение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
Благодарности . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
Об этой книге . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
Для кого предназначена эта книга . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
Структура издания . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
О коде . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
Прочие источники информации в интернете . . . . . . . . . . . . . . . . 31
От издательства . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
- 1
- 2
- 3
- . . .
- последняя (194) »
Последние комментарии
30 минут 29 секунд назад
19 часов 31 минут назад
19 часов 32 минут назад
19 часов 40 минут назад
19 часов 48 минут назад
20 часов 46 минут назад