Deep Learning – Grundlagen und Implementierung

KAPITEL 7

PyTorch

In den Kapiteln 6 und 5 haben Sie gelernt, wie faltungsbasierte und rekurrente neuronale Netze funktionieren, indem Sie sie von Grund auf implementiert haben. Um Probleme aus der wahren Welt zu lösen, reicht die Kenntnis der Funktionsweise allein aber nicht aus. Sie müssen auch in der Lage sein, die Lösung anhand einer hochperformanten Bibliothek für neuronale Netze zu implementieren. Der Erstellung einer solchen Bibliothek könnten wir ein ganzes Buch widmen. Das wäre dann aber ein anderes (oder einfach viel längeres) Buch als dieses, das sich an ein deutlich anderes Publikum richtet. Stattdessen stellen wir Ihnen in diesem letzten Kapitel PyTorch vor, ein immer beliebter werdendes Framework für neuronale Netze, das die in ...