Verfügbarkeit: PyTorch kompakt

PyTorch kompakt: Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Papa, Joe (VerfasserIn)
Weitere Verfasser:	Langenau, Frank (ÜbersetzerIn)
Format:	Buch
Sprache:	German English
Veröffentlicht:	Heidelberg O'Reilly [2022]
Ausgabe:	1. Auflage
Schlagworte:	Künstliche Intelligenz PyTorch Maschinelles Lernen Deep learning Neuronale Netze Python Machine Learning Data Science Algorithmen KI AI Artificial Intelligence Unsupervised Learning Supervised Learning überwachtes Lernen Neural Networks Framework
Online-Zugang:	Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis
Beschreibung:	235 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 16.5 cm
ISBN:	9783960091851

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Datensatz im Suchindex

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adam_text	VORWORT ............................................................................................ 9 1 EINE EINFUEHRUNG IN PYTORCH .............................................................. 15 WAS IST PYTORCH? ......................................................................................... 15 WARUM PYTORCH VERWENDEN? ................................................................... 16 ERSTE SCHRITTE ............................................................................................... 18 AUSFUHREN IN GOOGLE COLABORATORY ..................................................... 18 AUSFUHREN AUF EINEM LOKALEN COMPUTER ............................................ 21 AUSFUEHREN AUF CLOUD-PLATTFORMEN ..................................................... 23 DIE PYTORCH-UMGEBUNG UEBERPRUEFEN ................................................ 24 EIN UNTERHALTSAMES BEISPIEL ........................................................................ 25 2 TENSOREN ..................................................................................... 31 WAS IST EIN TENSOR? .................................................................................... 31 EIN EINFACHES CPU-BEISPIEL ................................................................. 32 EIN EINFACHES GPU-BEISPIEL ................................................................. 33 TENSOREN ZWISCHEN CPUS UND GPUS VERSCHIEBEN ........................... 33 TENSOREN ERSTELLEN ...................................................................................... 34 TENSORATTRIBUTE .................................................................................... 37 DATENTYPEN ........................................................................................... 37 TENSOREN AUS ZUFAELLIGEN STICHPROBEN ERSTELLEN .................................. 39 TENSOREN WIE ANDERE TENSOREN ERSTELLEN ............................................ 40 TENSOROPERATIONEN .................................................................................... 40 TENSOREN INDIZIEREN, SLICEN, KOMBINIEREN UND AUFTEILEN ................... 41 TENSOROPERATIONEN FUER DIE MATHEMATIK ............................................ 44 AUTOMATISCHE DIFFERENTIATION (AUTOGRAD) .......................................... 49 3 DEEP-LEARNING-ENTWICKLUNG MIT PYTORCH ........................................... 51 DER GESAMTPROZESS ..................................................................................... 51 DATENVORBEREITUNG ..................................................................................... 54 LADEN VON DATEN ................................................................................ 54 DATENTRANSFORMATIONEN ...................................................................... 57 DATEN AUF STAPEL VERTEILEN .................................................................. 60 ALLGEMEINE DATENVORBEREITUNG (TORCH.UTILS.DATA) ........................... 61 MODELLENTWICKLUNG ..................................................................................... 64 MODELLENTWURF .................................................................................... 64 TRAINING ............................................................................................... 76 VALIDIERUNG ........................................................................................... 82 TESTEN ................................................................................................... 85 MODELLBEREITSTELLUNG (DEPLOYMENT) ......................................................... 86 MODELLE SPEICHERN .............................................................................. 86 IN PYTORCH HUB BEREITSTELLEN ............................................................. 87 IN DER PRODUKTION BEREITSTELLEN ......................................................... 88 4 REFERENZENTWUERFE FUER DIE ENTWICKLUNG NEURONALER NETZE ........................ 89 BILDKLASSIFIZIERUNG MIT TRANSFER LEARNING ................................................. 90 DATENVERARBEITUNG .............................................................................. 90 MODELLENTWURF .................................................................................... 92 TRAINING UND VALIDIERUNG .................................................................... 93 TESTEN UND BEREITSTELLEN ...................................................................... 95 STIMMUNGSANALYSE MIT TORCHTEXT ............................................................. 96 DATENVERARBEITUNG .............................................................................. 96 MODELLENTWURF .................................................................................... 100 TRAINING UND VALIDIERUNG .................................................................... 101 TESTEN UND BEREITSTELLEN ...................................................................... 103 GENERATIVES LERNEN - FASHION-MNIST-BILDER MIT DCGAN GENERIEREN ................................................................................................... 105 DATENVERARBEITUNG .............................................................................. 105 MODELLENTWURF .................................................................................... 107 TRAINING ............................................................................................... 109 TESTEN UND BEREITSTELLEN ...................................................................... 113 5 PYTORCH ANPASSEN ......................................................................... 115 BENUTZERDEFINIERTE SCHICHTEN UND AKTIVIERUNGSFUNKTIONEN .................... 115 BEISPIEL FUER EINE BENUTZERDEFINIERTE SCHICHT (COMPLEXLINEAR) .......... 117 BEISPIEL FUER EINE BENUTZERDEFINIERTE AKTIVIERUNGSFUNKTION (COMPLEXRELU) .................................................................................. 120 BENUTZERDEFINIERTE MODELLARCHITEKTUREN ................................................... 121 BENUTZERDEFINIERTE VERLUSTFUNKTIONEN ....................................................... 123 BENUTZERDEFINIERTE ALGORITHMEN FUER OPTIMIERER ...................................... 125 BENUTZERDEFINIERTE TRAININGS-, VALIDIERUNGS UND TESTSCHLEIFEN ............. 128 6 PYTORCH BESCHLEUNIGEN UND OPTIMIEREN ............................................... 131 PYTORCH AUF EINER TPU .............................................................................. 132 PYTORCH AUF MEHREREN GPUS (EINZELCOMPUTER) ...................................... 134 DATENPARALLELVERARBEITUNG ................................................................. 135 MODELLPARALLELVERARBEITUNG ................................................................. 138 KOMBINIERTE DATEN UND MODELLPARALLELVERARBEITUNG ....................... 140 VERTEILTES TRAINING (MEHRERE COMPUTER) ................................................... 142 MODELLOPTIMIERUNG .................................................................................... 143 HYPERPARAMETER-TUNING ...................................................................... 143 QUANTISIERUNG ...................................................................................... 149 PRUNING ................................................................................................. 152 7 PYTORCH IN DIE PRODUKTION UEBERFUEHREN ................................................ 157 TOOLS UND BIBLIOTHEKEN FUER DIE PYTORCH-BEREITSTELLUNG ......................... 158 GEMEINSAMES BEISPIELMODELL ............................................................. 159 PYTHON-API ........................................................................................... 159 TORCHSCRIPT ........................................................................................... 160 TORCHSERVE ........................................................................................... 163 TORCHSERVE UND DAS MODELLARCHIVIERUNGSTOOL INSTALLIEREN ............... 164 TORCHSERVE STARTEN .............................................................................. 166 ONNX ................................................................................................. 169 MOBILE BIBLIOTHEKEN ............................................................................ 171 EINE FLASK-APP BEREITSTELLEN ..................................................................... 172 COLAB-FLASK-APP ......................................................................................... 175 BEREITSTELLEN IN DER CLOUD MIT TORCHSERVE ................................................ 176 SCHNELLER START MIT DOCKER .......................................................................... 177 BEREITSTELLEN AUF MOBILEN UND EDGE-GERAETEN ............................................ 178 IOS ....................................................................................................... 178 ANDROID ................................................................................................. 181 ANDERE EDGE-GERAETE ............................................................................ 183 8 DAS PYTORCH-OEKOSYSTEM UND ZUSAETZLICHE RESSOURCEN ............................. 187 DAS PYTORCH-OEKOSYSTEM ............................................................................ 188 TORCHVISION FUER BILD UND VIDEODATEN ....................................................... 194 DATENSAETZE UND EIN-/AUSGABE ............................................................. 194 MODELLE ................................................................................................. 196 TRANSFORMATIONEN, OPERATIONEN UND UTILITYS .................................... 197 TORCHTEXT FUER NLP ..................................................................................... 202 EIN DATENSATZOBJEKT ERSTELLEN ............................................................. 203 DATEN VORVERARBEITEN .......................................................................... 203 EINEN DATENLADER FUER DIE STAPELVERARBEITUNG ERSTELLEN ..................... 204 DATEN (TORCHTEXT.DATA) ........................................................................ 205 DATENSAETZE (TORCHTEXT.DATASETS) ......................................................... 205 VOKABULARE (TORCHTEXT.VOCAB) ........................................................... 207 TENSORBOARD FUER DIE VISUALISIERUNG ......................................................... 208 LERNKURVEN MIT SCALARS .................................................................. 211 MODELLARCHITEKTUREN MIT GRAPHS ................................................... 212 DATEN MIT IMAGES, TEXT UND PROJECTOR ................................ 212 GEWICHTSVERTEILUNGEN MIT DISTRIBUTIONS UND H1STOGRAMS ................................................................................... 213 HYPERPARAMETER MIT HPARAMS ....................................................... 214 DIE T ENSORBOARD-API .......................................................................... 215 PAPERS WITH CODE ................................................................................ 217 ZUSAETZLICHE PYTORCH-RESSOURCEN ............................................................. 218 TUTORIALS ............................................................................................... 218 BUECHER ................................................................................................. 219 ONLINEKURSE UND LIVE-SCHULUNGEN ..................................................... 220 INDEX ............................................................................................... 223 Inhalt Vorwort........................................................................................... 9 1 Eine Einführung in PyTorch.............................................................. Was ist PyTorch?..................................................................................... Warum PyTorch verwenden?................................................................ Erste Schritte........................................................................................... Ausführen in Google Colaboratory.................................................. Ausführen auf einem lokalen Computer.......................................... Ausführen auf Cloud-Plattformen.................................................. Die PyTorch-Umgebung überprüfen.............................................. Ein unterhaltsames Beispiel.................................................................... 15 15 16 18 18 21 23 24 25 2 Tensoren.................................................................................... Was ist ein Tensor?................................................................................ Ein einfaches CPU-Beispiel.............................................................. Ein einfaches GPU-Beispiel.............................................................. Tensoren zwischen CPUs und GPUs verschieben .......................... Tensoren erstellen.................................................................................. Tensorattribute................................................................................. Datentypen....................................................................................... Tensoren aus zufälligen Stichproben erstellen................................ Tensoren wie andere Tensoren erstellen.......................................... Tensoroperationen................................................................................. Tensoren indizieren, sličen, kombinieren und aufteilen.................. Tensoroperationen für die Mathematik.......................................... Automatische Differentiation (Autograd)........................................ 31 31 32 33 33 34 37 37 39 40 40 41 44 49 3 4 5 б I Deep-Learning-Entwicklung mit Pyľorch........................................... 51 Der Gesamtprozess.................................................................................... Datenvorbereitung.................................................................................... Laden von Daten................................................................................ Datentransformationen...................................................................... Daten auf Stapel verteilen................................................................. Allgemeine Datenvorbereitung (torch.utils.data)........................... Modellentwicklung.................................................................................... Modellentwurf.................................................................................... Training............................................................................................... Validierung........................................................................................... Testen................................................................................................... Modellbereitstellung (Deployment)......................................................... Modelle speichern.............................................................................. In PyTorch Hub bereitstellen............................................................. In der Produktion bereitstellen......................................................... 51 54 54 57 60 61 64 64 76 82 85 86 86 87 88 Referenzentwürfe für die Entwicklung neuronaler Netze........................ 89 Bildklassifizierung mit Transfer Learning................................................. Datenverarbeitung.............................................................................. Modellentwurf.................................................................................... Training und Validierung................................................................... Testen und bereitstellen..................................................................... Stimmungsanalyse mit Torchtext............................................................. Datenverarbeitung.............................................................................. Modellentwurf.................................................................................... Training und Validierung................................................................... Testen und bereitstellen..................................................................... Generatives Lernen ֊ Fashion-MNIST-Bilder mit DCGAN generieren................................................................................................... Datenverarbeitung.............................................................................. Modellentwurf.................................................................................... Training............................................................................................... Testen und bereitstellen..................................................................... 90 90 92 93 95 96 96 100 101 103 105 105 107 109 113 PyTorch anpassen........................................................................ 115 Benutzerdefinierte Schichten und Aktivierungsfunktionen................... Beispiel für eine benutzerdefinierte Schicht (ComplexLinear)........ Beispiel für eine benutzerdefinierte Aktivierungsfunktion (ComplexReLU).................................................................................. 115 117 Inhalt 120 Benutzerdefinierte Modellarchitekturen.................................................. Benutzerdefinierte Verlustfunktionen....................................................... Benutzerdefinierte Algorithmen für Optimierer...................................... Benutzerdefinierte Trainings-, Validierungs- und Testschleifen............. 6 7 8 121 123 125 128 PyTorch beschleunigen und optimieren.............................................. 131 PyTorch auf einer TPU.............................................................................. PyTorch auf mehreren GPUs (Einzelcomputer)...................................... Datenparallelverarbeitung................................................................. Modellparallelverarbeitung................................................................. Kombinierte Daten- und Modellparallelverarbeitung....................... Verteiltes Training (mehrere Computer).................................................. Modelloptimierung.................................................................................... Hyperparameter-T uning..................................................................... Quantisierung...................................................................................... Pruning................................................................................................. 132 134 135 138 140 142 143 143 149 152 PyTorch in die Produktion überführen................................................ 157 Tools und Bibliotheken für die PyTorch-Bereitstellung......................... Gemeinsames Beispielmodell............................................................. Python-API.......................................................................................... TorchScript.......................................................................................... TorchServe.......................................................................................... TorchServe und das Modellarchivierungstool installieren............... TorchServe starten.............................................................................. ONNX................................................................................................. Mobile Bibliotheken............................................................................ Eine Flask-App bereitstellen..................................................................... Colab-Flask-App........................................................................................ Bereitstellen in der Cloud mit TorchServe................................................ Schneller Start mit Docker.......................................................................... Bereitstellen auf mobilen und Edge-Geräten............................................ İOS....................................................................................................... Android................................................................................................. Andere Edge-Geräte............................................................................ 158 159 159 160 163 164 166 169 171 172 175 176 177 178 178 181 183 Das PyTorch-Ökosystem und zusätzliche Ressourcen............................. 187 Das PyTorch-Ökosystem............................................................................ Torchvision für Bild- und Videodaten....................................................... Datensätze und Ein-/Ausgabe............................................................. Modelle................................................................................................. Transformationen, Operationen und Utilitys.................................... 188 194 194 196 197 Inhalt I 7 Torchtext für NLP.................................................................................... Ein Datensatzobjekt erstellen............................................................. Daten vorverarbeiten.......................................................................... Einen Datenlader für die Stapelverarbeitung erstellen..................... Daten (torchtext.data)........................................................................ Datensätze (torchtext.datasets)......................................................... Vokabulare (torchtext.vocab)........................................................... TensorBoard für die Visualisierung......................................................... Lernkurven mit SCALARS................................................................. Modellarchitekturen mit GRAPHS................................................... Daten mit IMAGES, TEXT und PROJECTOR................................ Gewichtsverteilungen mit DISTRIBUTIONS und HISTOGRAMS.................................................................................. Hyperparameter mit HPARAMS....................................................... Die TensorBoard-API.......................................................................... Papers with Code................................................................................ Zusätzliche PyTorch-Ressourcen............................................................. Tutorials............................................................................................... Bücher................................................................................................. Onlinekurse und Live-Schulungen..................................................... 213 214 215 217 218 218 219 220 Index.................................................................................................... 223 8 I Inhalt 202 203 203 204 205 205 207 208 211 212 212
adam_txt	VORWORT . 9 1 EINE EINFUEHRUNG IN PYTORCH . 15 WAS IST PYTORCH? . 15 WARUM PYTORCH VERWENDEN? . 16 ERSTE SCHRITTE . 18 AUSFUHREN IN GOOGLE COLABORATORY . 18 AUSFUHREN AUF EINEM LOKALEN COMPUTER . 21 AUSFUEHREN AUF CLOUD-PLATTFORMEN . 23 DIE PYTORCH-UMGEBUNG UEBERPRUEFEN . 24 EIN UNTERHALTSAMES BEISPIEL . 25 2 TENSOREN . 31 WAS IST EIN TENSOR? . 31 EIN EINFACHES CPU-BEISPIEL . 32 EIN EINFACHES GPU-BEISPIEL . 33 TENSOREN ZWISCHEN CPUS UND GPUS VERSCHIEBEN . 33 TENSOREN ERSTELLEN . 34 TENSORATTRIBUTE . 37 DATENTYPEN . 37 TENSOREN AUS ZUFAELLIGEN STICHPROBEN ERSTELLEN . 39 TENSOREN WIE ANDERE TENSOREN ERSTELLEN . 40 TENSOROPERATIONEN . 40 TENSOREN INDIZIEREN, SLICEN, KOMBINIEREN UND AUFTEILEN . 41 TENSOROPERATIONEN FUER DIE MATHEMATIK . 44 AUTOMATISCHE DIFFERENTIATION (AUTOGRAD) . 49 3 DEEP-LEARNING-ENTWICKLUNG MIT PYTORCH . 51 DER GESAMTPROZESS . 51 DATENVORBEREITUNG . 54 LADEN VON DATEN . 54 DATENTRANSFORMATIONEN . 57 DATEN AUF STAPEL VERTEILEN . 60 ALLGEMEINE DATENVORBEREITUNG (TORCH.UTILS.DATA) . 61 MODELLENTWICKLUNG . 64 MODELLENTWURF . 64 TRAINING . 76 VALIDIERUNG . 82 TESTEN . 85 MODELLBEREITSTELLUNG (DEPLOYMENT) . 86 MODELLE SPEICHERN . 86 IN PYTORCH HUB BEREITSTELLEN . 87 IN DER PRODUKTION BEREITSTELLEN . 88 4 REFERENZENTWUERFE FUER DIE ENTWICKLUNG NEURONALER NETZE . 89 BILDKLASSIFIZIERUNG MIT TRANSFER LEARNING . 90 DATENVERARBEITUNG . 90 MODELLENTWURF . 92 TRAINING UND VALIDIERUNG . 93 TESTEN UND BEREITSTELLEN . 95 STIMMUNGSANALYSE MIT TORCHTEXT . 96 DATENVERARBEITUNG . 96 MODELLENTWURF . 100 TRAINING UND VALIDIERUNG . 101 TESTEN UND BEREITSTELLEN . 103 GENERATIVES LERNEN - FASHION-MNIST-BILDER MIT DCGAN GENERIEREN . 105 DATENVERARBEITUNG . 105 MODELLENTWURF . 107 TRAINING . 109 TESTEN UND BEREITSTELLEN . 113 5 PYTORCH ANPASSEN . 115 BENUTZERDEFINIERTE SCHICHTEN UND AKTIVIERUNGSFUNKTIONEN . 115 BEISPIEL FUER EINE BENUTZERDEFINIERTE SCHICHT (COMPLEXLINEAR) . 117 BEISPIEL FUER EINE BENUTZERDEFINIERTE AKTIVIERUNGSFUNKTION (COMPLEXRELU) . 120 BENUTZERDEFINIERTE MODELLARCHITEKTUREN . 121 BENUTZERDEFINIERTE VERLUSTFUNKTIONEN . 123 BENUTZERDEFINIERTE ALGORITHMEN FUER OPTIMIERER . 125 BENUTZERDEFINIERTE TRAININGS-, VALIDIERUNGS UND TESTSCHLEIFEN . 128 6 PYTORCH BESCHLEUNIGEN UND OPTIMIEREN . 131 PYTORCH AUF EINER TPU . 132 PYTORCH AUF MEHREREN GPUS (EINZELCOMPUTER) . 134 DATENPARALLELVERARBEITUNG . 135 MODELLPARALLELVERARBEITUNG . 138 KOMBINIERTE DATEN UND MODELLPARALLELVERARBEITUNG . 140 VERTEILTES TRAINING (MEHRERE COMPUTER) . 142 MODELLOPTIMIERUNG . 143 HYPERPARAMETER-TUNING . 143 QUANTISIERUNG . 149 PRUNING . 152 7 PYTORCH IN DIE PRODUKTION UEBERFUEHREN . 157 TOOLS UND BIBLIOTHEKEN FUER DIE PYTORCH-BEREITSTELLUNG . 158 GEMEINSAMES BEISPIELMODELL . 159 PYTHON-API . 159 TORCHSCRIPT . 160 TORCHSERVE . 163 TORCHSERVE UND DAS MODELLARCHIVIERUNGSTOOL INSTALLIEREN . 164 TORCHSERVE STARTEN . 166 ONNX . 169 MOBILE BIBLIOTHEKEN . 171 EINE FLASK-APP BEREITSTELLEN . 172 COLAB-FLASK-APP . 175 BEREITSTELLEN IN DER CLOUD MIT TORCHSERVE . 176 SCHNELLER START MIT DOCKER . 177 BEREITSTELLEN AUF MOBILEN UND EDGE-GERAETEN . 178 IOS . 178 ANDROID . 181 ANDERE EDGE-GERAETE . 183 8 DAS PYTORCH-OEKOSYSTEM UND ZUSAETZLICHE RESSOURCEN . 187 DAS PYTORCH-OEKOSYSTEM . 188 TORCHVISION FUER BILD UND VIDEODATEN . 194 DATENSAETZE UND EIN-/AUSGABE . 194 MODELLE . 196 TRANSFORMATIONEN, OPERATIONEN UND UTILITYS . 197 TORCHTEXT FUER NLP . 202 EIN DATENSATZOBJEKT ERSTELLEN . 203 DATEN VORVERARBEITEN . 203 EINEN DATENLADER FUER DIE STAPELVERARBEITUNG ERSTELLEN . 204 DATEN (TORCHTEXT.DATA) . 205 DATENSAETZE (TORCHTEXT.DATASETS) . 205 VOKABULARE (TORCHTEXT.VOCAB) . 207 TENSORBOARD FUER DIE VISUALISIERUNG . 208 LERNKURVEN MIT SCALARS . 211 MODELLARCHITEKTUREN MIT GRAPHS . 212 DATEN MIT IMAGES, TEXT UND PROJECTOR . 212 GEWICHTSVERTEILUNGEN MIT DISTRIBUTIONS UND H1STOGRAMS . 213 HYPERPARAMETER MIT HPARAMS . 214 DIE T ENSORBOARD-API . 215 PAPERS WITH CODE . 217 ZUSAETZLICHE PYTORCH-RESSOURCEN . 218 TUTORIALS . 218 BUECHER . 219 ONLINEKURSE UND LIVE-SCHULUNGEN . 220 INDEX . 223 Inhalt Vorwort. 9 1 Eine Einführung in PyTorch. Was ist PyTorch?. Warum PyTorch verwenden?. Erste Schritte. Ausführen in Google Colaboratory. Ausführen auf einem lokalen Computer. Ausführen auf Cloud-Plattformen. Die PyTorch-Umgebung überprüfen. Ein unterhaltsames Beispiel. 15 15 16 18 18 21 23 24 25 2 Tensoren. Was ist ein Tensor?. Ein einfaches CPU-Beispiel. Ein einfaches GPU-Beispiel. Tensoren zwischen CPUs und GPUs verschieben'. Tensoren erstellen. Tensorattribute. Datentypen. Tensoren aus zufälligen Stichproben erstellen. Tensoren wie andere Tensoren erstellen. Tensoroperationen. Tensoren indizieren, sličen, kombinieren und aufteilen. Tensoroperationen für die Mathematik. Automatische Differentiation (Autograd). 31 31 32 33 33 34 37 37 39 40 40 41 44 49 3 4 5 б I Deep-Learning-Entwicklung mit Pyľorch. 51 Der Gesamtprozess. Datenvorbereitung. Laden von Daten. Datentransformationen. Daten auf Stapel verteilen. Allgemeine Datenvorbereitung (torch.utils.data). Modellentwicklung. Modellentwurf. Training. Validierung. Testen. Modellbereitstellung (Deployment). Modelle speichern. In PyTorch Hub bereitstellen. In der Produktion bereitstellen. 51 54 54 57 60 61 64 64 76 82 85 86 86 87 88 Referenzentwürfe für die Entwicklung neuronaler Netze. 89 Bildklassifizierung mit Transfer Learning. Datenverarbeitung. Modellentwurf. Training und Validierung. Testen und bereitstellen. Stimmungsanalyse mit Torchtext. Datenverarbeitung. Modellentwurf. Training und Validierung. Testen und bereitstellen. Generatives Lernen ֊ Fashion-MNIST-Bilder mit DCGAN generieren. Datenverarbeitung. Modellentwurf. Training. Testen und bereitstellen. 90 90 92 93 95 96 96 100 101 103 105 105 107 109 113 PyTorch anpassen. 115 Benutzerdefinierte Schichten und Aktivierungsfunktionen. Beispiel für eine benutzerdefinierte Schicht (ComplexLinear). Beispiel für eine benutzerdefinierte Aktivierungsfunktion (ComplexReLU). 115 117 Inhalt 120 Benutzerdefinierte Modellarchitekturen. Benutzerdefinierte Verlustfunktionen. Benutzerdefinierte Algorithmen für Optimierer. Benutzerdefinierte Trainings-, Validierungs- und Testschleifen. 6 7 8 121 123 125 128 PyTorch beschleunigen und optimieren. 131 PyTorch auf einer TPU. PyTorch auf mehreren GPUs (Einzelcomputer). Datenparallelverarbeitung. Modellparallelverarbeitung. Kombinierte Daten- und Modellparallelverarbeitung. Verteiltes Training (mehrere Computer). Modelloptimierung. Hyperparameter-T uning. Quantisierung. Pruning. 132 134 135 138 140 142 143 143 149 152 PyTorch in die Produktion überführen. 157 Tools und Bibliotheken für die PyTorch-Bereitstellung. Gemeinsames Beispielmodell. Python-API. TorchScript. TorchServe. TorchServe und das Modellarchivierungstool installieren. TorchServe starten. ONNX. Mobile Bibliotheken. Eine Flask-App bereitstellen. Colab-Flask-App. Bereitstellen in der Cloud mit TorchServe. Schneller Start mit Docker. Bereitstellen auf mobilen und Edge-Geräten. İOS. Android. Andere Edge-Geräte. 158 159 159 160 163 164 166 169 171 172 175 176 177 178 178 181 183 Das PyTorch-Ökosystem und zusätzliche Ressourcen. 187 Das PyTorch-Ökosystem. Torchvision für Bild- und Videodaten. Datensätze und Ein-/Ausgabe. Modelle. Transformationen, Operationen und Utilitys. 188 194 194 196 197 Inhalt I 7 Torchtext für NLP. Ein Datensatzobjekt erstellen. Daten vorverarbeiten. Einen Datenlader für die Stapelverarbeitung erstellen. Daten (torchtext.data). Datensätze (torchtext.datasets). Vokabulare (torchtext.vocab). TensorBoard für die Visualisierung. Lernkurven mit SCALARS. Modellarchitekturen mit GRAPHS. Daten mit IMAGES, TEXT und PROJECTOR. Gewichtsverteilungen mit DISTRIBUTIONS und HISTOGRAMS. Hyperparameter mit HPARAMS. Die TensorBoard-API. Papers with Code. Zusätzliche PyTorch-Ressourcen. Tutorials. Bücher. Onlinekurse und Live-Schulungen. 213 214 215 217 218 218 219 220 Index. 223 8 I Inhalt 202 203 203 204 205 205 207 208 211 212 212
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