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PyTorch Mac GPU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
PyTorch Mac GPU的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李金洪寫的 極詳細+超深入：最新版TensorFlow 1.x/2.x完整工程實作 和曾芃壹的 PyTorch深度學習入門都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自深智數位 和人民郵電出版社所出版 。
國立成功大學 電機工程學系 郭致宏所指導 張琬婷的 應用變分通道分佈剪枝與混精度量化之神經網路壓縮 （2021），提出PyTorch Mac GPU關鍵因素是什麼，來自於卷積神經網路、貝葉斯深度學習、模型壓縮。
而第二篇論文國立陽明交通大學 電子研究所 黃俊達所指導 陳廷瑋的 支援八位元彈性浮點數格式之乘加器設計 （2021），提出因為有 浮點數、乘加器設計、低精度運算、神經網路、人工智慧的重點而找出了 PyTorch Mac GPU的解答。
極詳細+超深入：最新版TensorFlow 1.x/2.x完整工程實作
為了解決PyTorch Mac GPU 的問題，作者李金洪 這樣論述：
TensorFlow 是目前使用最廣泛的機器學習架構，滿足了廣大使用者的需求。如今TensorFlow 已經更新到2.x 版本，具有更強的便利性。 本書透過大量的實例說明在TensorFlow 架構上實現人工智慧的技術，相容TensorFlow 1.x 與TensorFlow 2.x 版本，覆蓋多種開發場景。 ◎ 詳盡闡述tensorflow 1.x/2.x完整內容 ◎ 75個實作專案，包含最接近工業 / 商業用的典範 ◎ 由淺入深的完整解說，徹底體會TensorFlow之美 史上強大的AI框架Tensorflow 2.X版終於出來了。 在綜合PyTorch
的動態圖架構和併入高階API Keras之後，Tensorflow又重回AI框架最炙手可熱的明星之一。 本書是針對已經有Tensorflow基礎的讀者，幫助讀者具備基礎的深度學習知識之後，更強化自身的功力。不再拘泥於簡單的CNN、MNIST、RNN等太基礎的內容。 全書重點包括： ► 75個工業及商用專案的完整實作 ►在Windows/Linux下安裝Anaconda及GPU、CUDNN的完整介紹 ►大量Transfer Learning的預載入模型說明 ►Tensorflow的專屬資料集格式 ►TF-Hub retrain或是fine-tune完整的預載入模型
►利用tf.estimator及tf.keras訓練模型的完整過程 ►用Tensorflow做離散及連續資料的特徵工程 ►不再只是單純的CNN，用膠囊網路做更準確的圖形辨識 ►不只RNN，還有GRU及Attention機制、SRU、QRNN及Transformer機制 ►自己動手做YOLOV3 Darknet ►最完整的Normalization說明，包括Batch Norm、Switchable Norm ►GAN大全，包括DeblurGAN及AttGAN ►CS612照片加工的AI基礎 ►製作Tensorflow的模型完整說明 ►在樹莓派、iPho
ne、Android上佈署Tensorflow的模型 本書特色 1. 相容TensorFlow 1.x 與2.x 版本，提供了大量的程式設計經驗 兼顧TensorFlow 1.x 與2.x 兩個版本，列出了如何將TensorFlow 1.x 程式升級為TensorFlow 2.x 可用的程式。 2. 覆蓋TensorFlow 的大量介面 由於TensorFlow 的程式反覆運算速度太快，有些介面的搭配文件並不是很全。作者花了大量的時間與精力，對一些實用介面的使用方法進行摸索與整理，並將這些方法寫到書中。 3. 提供高度可重用程式，公開了大量的商用程式片段 本書實
例中的程式大多都來自程式醫生工作室的商業專案，這些程式的便利性、穩定性、再使用性都很強。讀者可以將這些程式分析出來直接用在自己的專案中，加快開發進度。 4. 書中的實戰案例可應用於真實場景 書中大部分實例都是目前應用非常廣泛的通用工作，包含圖片分類、目標識別、像素分割、文字分類、語音合成等多個方向。讀者可以在書中介紹的模型的基礎上，利用自己的業務資料集快速實現AI 功能。 5. 從專案角度出發，覆蓋專案開發全場景 本書以專案實作為目標，全面覆蓋開發實際AI 專案中所有關的知識，並全部配有實例，包含開發資料集、訓練模型、特徵工程、開發模型、保護模型檔案、模型防禦、服務端和終端
的模型部署。其中，特徵工程部分全面說明了TensorFlow 中的特徵列介面。該介面可以使資料在特徵處理階段就以圖的方式進行加工，進一步確保在訓練場景下和使用場景下模型的輸入統一。 6. 提供大量前端論文連結位址，便於讀者進一步深入學習 本書使用的AI 模型，大多來自前端的技術論文，並在原有論文基礎上做了一些結構改進。這些實例具有很高的科學研究價值。讀者可以根據書中提供的論文連結位址，進一步深入學習更多的前端知識，再配合本書的實例進行充分了解，達到融會貫通。本書也可以幫助AI 研究者進行學術研究。 7. 注重方法與經驗的傳授 本書在說明知識時，更注重傳授方法與經驗。全書共有
幾十個「提示」標籤，其中的內容都是功力很高的成功經驗分享與易錯事項歸納，有關於經驗技巧的，也有關於風險避開的，可以幫助讀者在學習的路途上披荊斬棘，快速進步。
應用變分通道分佈剪枝與混精度量化之神經網路壓縮
為了解決PyTorch Mac GPU 的問題，作者張琬婷 這樣論述：
目前深度神經網路在很多領域上都有優秀的成果，然而為了追求更高的準確率，模型越加龐大且層數加深，這些伴隨而來更多的參數量與計算時間，在移動端的應用會受到記憶體與能耗的限制，導致機器學習無法在生活中被廣泛的應用。為了解決這個問題，我們開發模型壓縮的演算法優化網路，提出基於變分通道分佈(Variational Channel Distribution)的網路剪枝與混合精度模型量化方法，使網路參數量減少並加速運算，我們使用貝葉斯深度學習的方法訓練網路，以機率分佈的參數模擬學習中的不確定性，使網路更具有強健性，減少壓縮對準確率的影響，並以參數的概率分佈進而找到網路中冗餘的通道，也根據這項特性決定各層的
位元數，對模型進行量化，最後獲得只需以整數和位移操作執行推論運算的模型。在剪枝方法中，在CIFAR-10資料集分類任務下的VGGNet-16可以在不損失準確率的情況下達到5.68倍的參數量壓縮率與1.57倍的乘加運算量加速，進一步實現混合精度模型量化，準確率只下降0.18%時能達到58.91倍的參數壓縮率。
PyTorch深度學習入門
為了解決PyTorch Mac GPU 的問題，作者曾芃壹 這樣論述：
本書用淺顯易懂的語言，圖文並貌地講解了深度學習的基礎知識，從如何挑選硬體到神經網路的初步搭建，再到實現圖片識別、文本翻譯、強化學習、生成對抗網路等多個目前最流行的深度學習應用。書中基於目前流行的PyTorch框架，運用Python語言實現了各種深度學習的應用程序，讓理論和實踐緊密結合。
支援八位元彈性浮點數格式之乘加器設計
為了解決PyTorch Mac GPU 的問題，作者陳廷瑋 這樣論述：
浮點數乘加運算為神經網路應用中最基本之運算，常見的神經網路模型例如多層感知機(MLP)、卷積神經網路(CNN)、遞迴神經網路(RNN)等皆會大量的使用到浮點數乘加運算。因此減少運算時的記憶體存取量以及浮點數乘加運算單元(Floating-point MAC)的功耗及面積為節省電路以及系統成本重要關鍵之一。在本論文中，我們提出了一個高度彈性化之浮點數格式，此浮點數格式特色為其符號位元(Sign Bit)、指數欄位(Exponent Field)長度、小數欄位(Fraction Field)長度以及指數偏移值(Exponent Bias)都可以根據不同的神經網路參數分布進行調整，藉此尋找出最適合
該神經網路的浮點數格式參數。藉由選定適合的浮點數格式參數，我們在許多神經網路模型中以極低精度的計算條件下達到與高精度浮點數同等級之準確率(Accuracy)。而利用此浮點數格式低精度以及高度可彈性化之特性，可以大量的減少記憶體的存取量，並且進一步設計出一個極低功耗以及面積之浮點數乘加運算單元。我們使用台積電40奈米製程實作所提出之低精度浮點數乘加器，在500MHz的頻率下其面積以及功耗分別僅為IEEE-754 FP32浮點數格式乘加運算單元之8.2%以及8.1%。