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PyTorch ist ein Open-Source-Machine-Learning-Framework, das von Facebook entwickelt wurde. Es wurde ursprünglich als Torch in Lua entwickelt und später in Python portiert, um eine breitere Entwicklergemeinschaft zu erreichen. PyTorch bietet eine einfach zu verwendende Schnittstelle, die es Entwicklern ermöglicht, schnell und einfach neuronale Netze zu erstellen, zu trainieren und zu testen.
PyTorch verwendet ein dynamisches Berechnungsgraph-Modell, das es Benutzern ermöglicht, die Ausführung des Graphen zur Laufzeit zu steuern. Dies ermöglicht eine bessere Flexibilität bei der Erstellung von Modellen und erleichtert das Debugging und die Fehlerbehebung. PyTorch bietet auch eine Vielzahl von Werkzeugen und Bibliotheken, um die Entwicklung von Deep-Learning-Modellen zu erleichtern.
Ein weiterer Vorteil von PyTorch ist die Integration mit Python und anderen Bibliotheken wie NumPy und Matplotlib. Dies macht es einfach, Daten zu verarbeiten und zu visualisieren, um die Leistung von Modellen zu optimieren. PyTorch unterstützt auch die Verwendung von GPUs und anderen Beschleunigern, um die Trainingszeit von Modellen zu verkürzen und eine höhere Leistung zu erzielen.
PyTorch ist eine weit verbreitete Machine-Learning-Plattform und wird von einer breiten Gemeinschaft von Entwicklern und Forschern genutzt. Es wird häufig für die Erstellung von Deep-Learning-Modellen in Bereichen wie Computer Vision, Spracherkennung und Natural Language Processing verwendet.