Книги з теми "Pytorch model"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-15 книг для дослідження на тему "Pytorch model".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Переглядайте книги для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
Deep Learning with Python: Learn Best Practices of Deep Learning Models with PyTorch. New York: Apress L. P., 2021.
Знайти повний текст джерелаLiu, Yuxi (Hayden). PyTorch 1.x Reinforcement Learning Cookbook: Over 60 recipes to design, develop, and deploy self-learning AI models using Python. Birmingham, UK: Packt Publishing, 2019.
Знайти повний текст джерелаDeep Learning with PyTorch: A practical approach to building neural network models using PyTorch. Packt Publishing, 2018.
Знайти повний текст джерелаSharma, Nitin Ranjan, Akshay Kulkarni, and Adarsha Shivananda. Computer Vision Projects with Pytorch: Design and Develop Production-Grade Models. Apress L. P., 2022.
Знайти повний текст джерелаMathew, Jibin. PyTorch Artificial Intelligence Fundamentals: A Recipe-Based Approach to Design, Build and Deploy Your Own AI Models with Pytorch 1. x. Packt Publishing, Limited, 2020.
Знайти повний текст джерелаMishra, Pradeepta. PyTorch Recipes: A Problem-Solution Approach to Build, Train and Deploy Neural Network Models. Apress L. P., 2022.
Знайти повний текст джерелаGridin, Ivan. Automated Deep Learning Using Neural Network Intelligence: Develop and Design Pytorch and TensorFlow Models Using Python. Apress L. P., 2022.
Знайти повний текст джерелаMachine Learning with Pytorch and Scikit-Learn: Develop Machine Learning and Deep Learning Models with Python. Packt Publishing, Limited, 2022.
Знайти повний текст джерелаJulian, David. Deep Learning with Pytorch Quick Start Guide: Learn to Train and Deploy Neural Network Models in Python. Packt Publishing, Limited, 2018.
Знайти повний текст джерелаSawarkar, Kunal, and Dheeraj Arremsetty. Deep Learning with PyTorch Lightning: Build and Train High-Performance Artificial Intelligence and Self-Supervised Models Using Python. Packt Publishing, Limited, 2021.
Знайти повний текст джерелаAtkinson, Garin. Deep Learning with Pytorch Lightning: Build, Train, Deploy, and Scale Deep Learning Models Quickly and Accurately, Improving Productivity. Independently Published, 2022.
Знайти повний текст джерелаPalczewski, Tomasz, Jaejun (Brandon) Lee, and Lenin Mookiah. Production-Ready Applied Deep Learning: Learn How to Construct and Deploy Complex Models in Pytorch and TensorFlow Deep Learning Frameworks. Packt Publishing, Limited, 2022.
Знайти повний текст джерелаWalters, Greg, and John Hany. Hands-On Generative Adversarial Networks with Pytorch 1. x: Implement Next-Generation Neural Networks to Build Powerful GAN Models Using Python. Packt Publishing, Limited, 2019.
Знайти повний текст джерелаJadon, Shruti, and Ankush Garg. Hands-On One-shot Learning with Python: Learn to Implement Fast and Accurate Deep Learning Models with Fewer Training Samples Using Pytorch. Packt Publishing, Limited, 2020.
Знайти повний текст джерела3D Deep Learning with Python: Design and Develop Your Computer Vision Model with 3D Data Using PyTorch3D and More. Packt Publishing, Limited, 2022.
Знайти повний текст джерела