![[समीक्षा] Mastering PyTorch (Ashish Ranjan Jha) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2553205/c1a-085k3-kp5nj257bzp2-1unpb0.jpg)
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Mastering PyTorch (Ashish Ranjan Jha)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/B0BJ62TKC6?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Mastering-PyTorch-Ashish-Ranjan-Jha.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/pytorch-building-ai-models-with-ease-and-flexibility/id1800668402?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Mastering+PyTorch+Ashish+Ranjan+Jha+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/B0BJ62TKC6/
#कन्वोल्यूशनलन्यूरलनेटवर्क्स #हगिंगफेसट्रांसफॉर्मर्स #डिफ्यूजनमॉडल्स #डीपक्यूनेटवर्क #मोबाइलमॉडलडिप्लॉयमेंट #MasteringPyTorch
मास्टरिंग पाइटॉर्च, अशिष रंजन झा की पाइटॉर्च दो एक्स पर केंद्रित उन्नत तकनीकी पुस्तक है. इसका उद्देश्य केवल न्यूरल नेटवर्क का परिचय देना नहीं, बल्कि अलग अलग प्रकार की डीप लर्निंग प्रणालियों को बनाना, प्रशिक्षित करना, तेज करना और उपयोग योग्य रूप में तैनात करना है. लगभग पाँच सौ चौवन पृष्ठों की यह दूसरी संस्करण वाली पुस्तक इमेज क्लासिफिकेशन के लिए कन्वोल्यूशनल नेटवर्क से शुरू होकर टेक्स्ट विश्लेषण, ट्रांसफॉर्मर्स, जनरेटिव मॉडल्स, ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स और मल्टीमॉडल प्रणालियों तक जाती है. पुस्तक का व्यावहारिक झुकाव स्पष्ट है, क्योंकि इसमें पाइटॉर्च लाइटनिंग, फास्टएआई, हगिंग फेस, कैप्टम, डॉकर और फ्लास्क जैसे इकोसिस्टम टूल्स का उपयोग भी शामिल है. यह सामग्री उन पाठकों के लिए अधिक उपयुक्त है जिन्हें पाइथन और डीप लर्निंग की बुनियादी समझ पहले से है. विशेष रूप से, यह मॉडल आर्किटेक्चर सीखने और उन्हें वास्तविक प्रशिक्षण तथा डिप्लॉयमेंट बाधाओं के बीच चलाने के अंतर को संबोधित करती है.
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मास्टरिंग पाइटॉर्च, अशिष रंजन झा की पाइटॉर्च दो एक्स पर केंद्रित उन्नत तकनीकी पुस्तक है. इसका उद्देश्य केवल न्यूरल नेटवर्क का परिचय देना नहीं, बल्कि अलग अलग प्रकार की डीप लर्निंग प्रणालियों को बनाना, प्रशिक्षित करना, तेज करना और उपयोग योग्य रूप में तैनात करना है. लगभग पाँच सौ चौवन पृष्ठों की यह दूसरी संस्करण वाली पुस्तक इमेज क्लासिफिकेशन के लिए कन्वोल्यूशनल नेटवर्क से शुरू होकर टेक्स्ट विश्लेषण, ट्रांसफॉर्मर्स, जनरेटिव मॉडल्स, ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स और मल्टीमॉडल प्रणालियों तक जाती है. पुस्तक का व्यावहारिक झुकाव स्पष्ट है, क्योंकि इसमें पाइटॉर्च लाइटनिंग, फास्टएआई, हगिंग फेस, कैप्टम, डॉकर और फ्लास्क जैसे इकोसिस्टम टूल्स का उपयोग भी शामिल है. यह सामग्री उन पाठकों के लिए अधिक उपयुक्त है जिन्हें पाइथन और डीप लर्निंग की बुनियादी समझ पहले से है. विशेष रूप से, यह मॉडल आर्किटेक्चर सीखने और उन्हें वास्तविक प्रशिक्षण तथा डिप्लॉयमेंट बाधाओं के बीच चलाने के अंतर को संबोधित करती है.
