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Programming PyTorch 的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包
Programming PyTorch 的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳昭明寫的 開發者傳授PyTorch秘笈 和Pointer, Ian的 Programming Pytorch for Deep Learning: Creating and Deploying Deep Learning Applications都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自深智數位 和所出版 。
國立中正大學 資訊工程研究所 何建忠所指導 高懷謙的 Increasing the Fault Tolerability of 3D NAND Flash In-memory Computing Architecture with MDS Coding for DNN Inference （2021），提出Programming PyTorch 關鍵因素是什麼，來自於快閃記憶體、記憶體內計算、神經網路加速、計算可靠度。
而第二篇論文國立臺灣大學 機械工程學研究所 莊嘉揚所指導 邱奕宏的 以深度學習與4D列印反向設計3D複雜曲面──以人臉面具為例 （2021），提出因為有 4D 列印、形狀記憶聚合物、形狀變形、反向設計、深度學習、FCN的重點而找出了 Programming PyTorch 的解答。
開發者傳授PyTorch秘笈
為了解決Programming PyTorch 的問題，作者陳昭明 這樣論述：
～ 2022 開發者唯一指定 PyTorch 祕笈！～ 深度學習【必備數學與統計原理】✕【圖表說明】✕【PyTorch 實際應用】 ★ 作者品質保證 ★ 經過眾多專家與學者試閱昭明老師著作皆給【5 顆星】滿分評價！ ～ 從基礎理解到 PyTorch 獨立開發，一氣呵成 ～ 本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎，從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層，由淺入深介紹深度學習的原理，並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法： ● CNN (卷積神經網路) ● YOLO (物件偵測) ● GAN (生成對抗網路) ● DeepFake (深
度偽造) ● OCR (光學文字辨識) ● ANPR (車牌辨識) ● ASR (自動語音辨識) ● BERT / Transformer ● 臉部辨識 ● Knowledge Graph (知識圖譜) ● NLP (自然語言處理) ● ChatBot ● RL (強化學習) ● XAI (可解釋的 AI) 本書特色 入門深度學習、實作各種演算法最佳教材！ ★以【統計／數學】為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎 ★以【程式設計取代定理證明】，讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼，縮短學習歷程，增進學習樂趣 ★摒棄長篇大
論，輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法 ★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】！直接可在實際場域應用。 ★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用 ★介紹 PyTorch 最新版本功能 ★與另一本姊妹作《深度學習–最佳入門邁向 AI 專題實戰》搭配，可同時學會 PyTorch 與 TensorFlow
Increasing the Fault Tolerability of 3D NAND Flash In-memory Computing Architecture with MDS Coding for DNN Inference
為了解決Programming PyTorch 的問題，作者高懷謙 這樣論述：
記憶體內計算(Computing in Memory)近年來逐漸成為神經網路的硬體加速策略中一個重要的領域，透過打破傳統馮紐曼(Von Neumann)計算機架構的記憶體牆帶來更好的計算效率。3D NAND Flash在眾多記憶體材料中以其非揮發性以及高記憶體密度的特性，在神經網路的應用上有相當大的潛力成為記憶體內計算的實現平台。然而3D NAND Flash先天的資料可靠度議題在記憶體內計算的應用中對計算穩定度形成一定的風險，而傳統的錯誤糾正碼(Error Correction Code, ECC)在神經網路這類讀取頻繁的應用中也造成相當大的讀取成本。為了探索應用於記憶體內計算改善計算可靠
度的方法，本論文探討過去以單層單元(Single Level Cell, SLC)為主的記憶體內計算架構的可靠度特性，並提出多層單元可行的記憶體內計算架構，並針對多層單元的記憶體內計算架構提出基於MDS Code的估計算法，透過改善計算中對於Error Bit的承受能力以延緩資料反覆更新造成的記憶體壽命下降議題。為了從提高計算容錯能力改善計算可靠度以解決NAND Flash反覆更新資料造成的壽命下降議題，我們提出MDS Coded Approximate MAC Operation方法，透過資料編碼以及3D NAND Flash記憶體內計算的平行化達到高吞吐量的估計算法，並針對我們的方法提出一
系列的最佳化策略。實驗結果表明，我們的方法可一定程度修正矩陣運算的結果，在Error rate為0.1%修復約26%的矩陣乘法誤差，並且延長資料須重新寫入的週期，在3D TLC NAND Flash延長約7天，在3D MLC NAND Flash延長約210天。
Programming Pytorch for Deep Learning: Creating and Deploying Deep Learning Applications
為了解決Programming PyTorch 的問題，作者Pointer, Ian 這樣論述：
Ian Pointer is a data engineer, specializing in machine learning solutions (including deep learning techniques) for multiple Fortune 100 clients. Ian is currently at Lucidworks, where he works on cutting-edge NLP applications and engineering.He immigrated to the United States from the United Kingdom
in 2011 and became an American citizen in 2017.
以深度學習與4D列印反向設計3D複雜曲面──以人臉面具為例
為了解決Programming PyTorch 的問題，作者邱奕宏 這樣論述：
4D列印奠基在3D列印技術之上，利用形狀記憶效應使物件經過外界如熱或光等刺激後能再次變形，其優勢是在印製空心或懸空的網格結構時能省下大量的支撐材，並進而大幅加速製造的速度。過去雖有研究使用形狀記憶聚合物組成的平面網格透過4D列印來進行立體網格的製作，但由於變形機制的高度非線性與鄰近網格的相互牽連，反向設計的過程非常困難。因此，本研究探討了形狀記憶聚合物作為平面網格材料的設計空間，希望能以深度學習自動化反向設計的過程。其中本研究利用熔融堆疊式的3D列印機列印SMP55時儲存的預應力作為4D列印的機制，結合PLA產生的遇熱會彎曲的雙層結構，產生共四種的單元網格配置的平面網格設計空間。本研究先以人
為反向設計藉由嘗試錯誤的方法，搭配有限元素法與繪圖軟體反向設計三個日本能面，驗證了此設計空間的多樣性。接著深度學習反向設計的部分，本研究將人臉面具的平面網格設計以多項式的參數來生成大量的隨機人臉面具，並搭配有限元素模擬產生對應的變形形狀作為深度學習模型訓練的資料集。模型架構上本研究選擇通常用於影像分割(Image segmentation)任務的全卷積網路(Fully convolutional network)模型進行反向設計，模型會根據目標形狀的深度照片來生成平面網格設計。在測試資料集中全卷積網路生成的人臉面具能夠有超過0.95的相素準確度與0.9的平均並交比，代表網格設計變形形狀的深度照
片也有約0.9的結構相似性與7.5的均方誤差。雖然模型在資料集外如日本能面的反向設計結果不是很理想，卻已足夠證明此一方法的可行性。本研究也以日本能面為例以泡熱水實驗與石膏鋪膜的方法改善了人臉面具的製程，其結果不僅能夠驗證有限元素的模擬，也能製造出與能面相似的面具。