PyTorch実践入門 の商品レビュー

エリ・スティーブンス(著者),ルカ・アンティガ(著者),トーマス・ビーマン(著者),電通国際情報サービス(訳者),後藤勇輝(訳者),小川雄太郎(訳者),櫻井亮佑(訳者),大串和正(訳者)

2024/04/18

【システム創成学科】ベストリーダー2024
第7位
東京大学にある本はこちら
https://opac.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/opac/opac_details/?bibid=2003573236

2022/12/03

＜レビューを書き忘れていたので2022/12/3に記入＞
第2部にある実践プロジェクトが当時の開発テーマに近い内容だったため購入。

正直、かなり敷居が高い本である気もしますが、かなり掘り下げた内容まで記載されており、セグメンテーションを現場活用するために活きてくる知見が盛りだくさんである事は間違いありません。セグメンテーションに関する技術は有している人限定ではありますが、それなりにおススメ出来る本だと思います☆

ちなみに、完全に画像系AIに特化した内容なので、画像系AIには興味無い人が手に取る本ではありません。また、PyTorchを全く触った事が無い人がいきなり読んでも挫折しそうな気がします＾＾；。その点だけご注意下さい。

2021/09/01

Pytorchにおけるテンソルの内部構造の説明や様々なデータをテンソル方法での表現等などPytorchの基礎が記載されている。

第1章の「Pytorchの基礎」は理解できるまで何度も再読したい。第2章は写経しながら、読みすすめると分かりやすい。

また、モデルの本番環境へのデプロイ方法に言及されており、とても参考になる。

2021/06/06

細かいところまで丁寧な本
ただ実践入門となっているけれどPyTorch入門以降は画像認識のみで、ならばその旨タイトルに明記した方が良いのではと思う

2021/03/12

PyTorchを使いこなすためのファーストステップとして使える本。
一方、物足りない点もあるので実践で補う必要はある(深層学習フレームワークの発展スピードが速いだけなのでこれは仕方ない)。

書かれていること
・torchテンソルの取り扱い
・各種データのtorchテンソル化
・シンプルな分類モデル構築方法
・実データを使った練習

物足りない点
・タスクが分類とsemantic segmentationしかない
・アーキテクチャがResNetとU-Netしかない
・PyTorch Lightningを利用していないのでボイラープレートなコードが多い