Referencia de bolsillo de PyTorch

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com Esta referencia concisa y fácil de usar pone al alcance de tu mano uno de los marcos más populares para la investigación y el desarrollo del aprendizaje profundo. El autor Joe Papa proporciona acceso instantáneo a sintaxis, patrones de diseño y ejemplos de código para acelerar tu desarrollo y reducir el tiempo que dedicas a buscar respuestas. Los científicos investigadores, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores de software encontrarán código PyTorch claro y estructurado que cubre cada paso del desarrollo de redes neuronales: desde la carga de datos a la personalización de los bucles de entrenamiento, pasando por la optimización de modelos y la aceleración GPU/TPU. Aprende rápidamente a desplegar tu código en producción utilizando AWS, Google Cloud o Azure, y despliega tus modelos de ML en dispositivos móviles y periféricos. Aprende la sintaxis básica y los patrones de diseño de PyTorch Crea modelos personalizados y transformaciones de datos Entrenar y desplegar modelos utilizando una GPU y una TPU Entrenar y probar un clasificador de aprendizaje profundo Acelera el entrenamiento utilizando la optimización y el entrenamiento distribuido Accede a útiles bibliotecas PyTorch y al ecosistema PyTorch