Book Description: Learning PyTorch 20 Second Edition Utilize PyTorch 23 and CUDA 12 to experiment neural networks and Deep Learning models is a comprehensive guide that covers the latest advancements in deep learning and neural networks using PyTorch 23 and CUDA 12. This book provides an in-depth understanding of the PyTorch framework and its capabilities, enabling readers to develop and train complex neural networks and deep learning models. The book begins by introducing the basics of PyTorch and its architecture, followed by advanced topics such as building and training neural networks, optimizing performance, and deploying models. Readers will learn how to use PyTorch to build and train various types of neural networks, including feedforward networks, recurrent networks, and convolutional networks. The book also covers advanced topics such as transfer learning, data augmentation, and regularization techniques. The book is divided into four parts: Part I - Introduction to PyTorch and CUDA; Part II - Building and Training Neural Networks; Part III - Advanced Topics; and Part IV - Deploying Models. Each part builds on the previous one, providing a solid foundation for readers to understand the concepts and techniques presented. The book concludes with a project that demonstrates the practical application of the concepts learned throughout the book.

arning PyTorch 20 Second Edition Используйте PyTorch 23 и CUDA 12 для экспериментов с нейронными сетями и моделями глубокого обучения - это всеобъемлющее руководство, которое охватывает последние достижения в области глубокого обучения и нейронных сетей с использованием PyTorch 23 и CUDA 12. Эта книга дает глубокое понимание инфраструктуры PyTorch и ее возможностей, позволяя читателям разрабатывать и обучать сложные нейронные сети и модели глубокого обучения. Книга начинается с ознакомления с основами PyTorch и его архитектурой, за которым следуют такие продвинутые темы, как построение и обучение нейронных сетей, оптимизация производительности и развертывание моделей. Читатели узнают, как использовать PyTorch для построения и обучения различных типов нейронных сетей, включая сети с прямой связью, рекуррентные сети и сверточные сети. Книга также охватывает такие продвинутые темы, как обучение передаче, увеличение данных и методы регуляризации. Книга разделена на четыре части: Часть I - Введение в PyTorch и CUDA; Часть II - Построение и обучение нейронных сетей; Часть III - Расширенные темы; и Часть IV - Развертывание моделей. Каждая часть опирается на предыдущую, обеспечивая прочную основу для понимания читателями представленных концепций и техник. Книга завершается проектом, который демонстрирует практическое применение понятий, усвоенных на протяжении всей книги.

''