{"id":164381,"date":"2023-08-02T14:06:50","date_gmt":"2023-08-02T13:06:50","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=164381"},"modified":"2023-10-30T14:18:40","modified_gmt":"2023-10-30T13:18:40","slug":"pytorch","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/pytorch","title":{"rendered":"PyTorch: Alles \u00fcber den Deep Learning Framework von Facebook"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"164381\" class=\"elementor elementor-164381\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6655cd4 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"6655cd4\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-da67b57 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"da67b57\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<h2><b>Da Python eine der am h\u00e4ufigsten verwendeten Programmierprachen ist, gibt es eine Vielzahl von Frameworks, von denen viele ausschlie\u00dflich f\u00fcr Data Science entwickelt wurden. In diesem Artikel werden wir Ihnen einen dieser Frameworks n\u00e4her vorstellen: PyTorch<\/b><\/h2>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-218a5f8 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"218a5f8\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-65a476f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"65a476f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die Beliebtheit der Data Science hat in den letzten Jahren stetig zugenommen, was zu einer Explosion der Ressourcen f\u00fcr Programmierer gef\u00fchrt hat: Es muss nicht mehr alles von Hand codiert werden. Programmierumgebungen wie z.B. <span style=\"text-decoration: underline\"><strong><a href=\"https:\/\/pytorch.org\/\">Pytorch<\/a><\/strong><\/span>. Mit Hilfe von Frameworks k\u00f6nnen komplexe Modelle in nur wenigen Zeilen verwendet werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6c29b3d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"6c29b3d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3b8af84 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3b8af84\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Geschichte von Pytorch<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5b326ea elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5b326ea\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"text-decoration: underline\"><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/quest-ce-quun-framework\">Frameworks<\/a><\/strong><\/span> <strong>bieten eine Grundlage sowie Tools, um die Programmierung zu erleichtern<\/strong>. Sie werden in der Regel <strong>als &#8222;Open Source&#8220; entwickelt, d.h<\/strong>. der Code ist f\u00fcr jeden zug\u00e4nglich und kann von jedem bearbeitet werden, was Zuverl\u00e4ssigkeit, Transparenz und kontinuierliche Pflege erm\u00f6glicht.<\/p><p>PyTorch ist hier keine Ausnahme. <strong>PyTorch<\/strong> basiert auf der fr\u00fcheren Torch-Bibliothek und wurde <strong>2016 von einem Team des Facebook-Forschungslabors offiziell eingef\u00fchrt<\/strong>, seitdem wird es als Open Source entwickelt. Das Ziel dieses Frameworks ist es, die <strong>Implementierung und das Workout von<\/strong> <span style=\"text-decoration: underline\"><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/deep-learning\">Deep Learning<\/a><\/strong><\/span> <strong>Modellen auf einfache und effiziente Weise<\/strong> zu erm\u00f6glichen. Durch die Zusammenlegung mit <span style=\"text-decoration: underline\"><strong><a href=\"https:\/\/caffe2.ai\/\">Caffe2<\/a><\/strong><\/span> (einem anderen Python-Framework) im Jahr 2018 wurde seine Leistung noch weiter verbessert.<\/p><p>Pytorch wird heute von 17% der Python-Entwickler (<span style=\"text-decoration: underline\"><strong><a href=\"https:\/\/www.jetbrains.com\/lp\/python-developers-survey-2020\/\">Studie der Python Foundation 2020<\/a><\/strong><\/span>) und in vielen Unternehmen wie Tesla, Uber usw. verwendet.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ee99f12 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"ee99f12\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Lerne die Verwendung von Pytorch<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c6602f3 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c6602f3\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-aa9d873 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"aa9d873\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Pytorch vs. Keras vs. Tensorflow<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7debbdd elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7debbdd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Es ist schwierig, PyTorch vorzustellen, ohne sich die Zeit zu nehmen, \u00fcber seine Alternativen zu sprechen, die alle im Abstand von einigen Jahren mit im Wesentlichen demselben Ziel, aber unterschiedlichen Methoden gegr\u00fcndet wurden.<\/p><p><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/keras\"><span style=\"text-decoration: underline\">Keras<\/span><\/a> <\/strong>wurde im M\u00e4rz 2015 von Fran\u00e7ois Chollet, einem Forscher bei Google, entwickelt. Keras gewann schnell an Popularit\u00e4t dank seiner <strong>einfach zu bedienenden API<\/strong>, die sich stark an Python orientiert. <span style=\"text-decoration: underline\"><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/tout-savoir-sur-scikit-learn\">scikit-learn<\/a><\/strong><\/span>. Die Software ist kompatibel mit der Standardbibliothek f\u00fcr Machine Learning von Python.<\/p><p>Einige Monate sp\u00e4ter, im November 2015, ver\u00f6ffentlichte Google eine erste Version von <span style=\"text-decoration: underline\"><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/tensorflow\">TensorFlow<\/a><\/strong><\/span>, das schnell zum <strong>Referenz-Framework f\u00fcr Deep Learning wurde<\/strong>, da es die Verwendung von Keras erm\u00f6glichte. Tensorflow entwickelte auch eine Reihe von Deep-Learning-Funktionen, die Forscher ben\u00f6tigten, um auf <strong>einfache Weise<\/strong> <span style=\"text-decoration: underline\"><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/deep-neural-network\">komplexe neuronale Netze<\/a><\/strong><\/span> <strong>zu erstellen<\/strong>.<\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Keras war daher sehr einfach zu bedienen, verf\u00fcgte jedoch nicht \u00fcber bestimmte &#8222;Low-Level&#8220;-Funktionen oder Anpassungen, die f\u00fcr fortgeschrittene Modelle erforderlich sind. Im Gegensatz dazu bot Tensorflow Zugang zu diesen Funktionen, sah aber nicht wie der \u00fcbliche Stil von Python aus und hatte eine sehr komplizierte Dokumentation f\u00fcr Neulinge.<\/span><\/p><p><b>PyTorch hat diese Probleme gel\u00f6st<\/b><span style=\"font-weight: 400\">, indem es eine leicht zug\u00e4ngliche und anpassbare API geschaffen hat, mit der Sie neue Netzwerktypen, Optimierer und neue Architekturen erstellen k\u00f6nnen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Die<\/span><b> j\u00fcngsten Entwicklungen dieser Frameworks haben ihre Arbeitsweise jedoch stark angeglichen. <\/b><span style=\"font-weight: 400\">Bevor wir auf die technischen Details von PyTorch eingehen, finden Sie hier eine <\/span><b>Tabelle mit den Unterschieden zwischen diesen Tools<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. Da Keras und Tensorflow nun zusammenarbeiten, ist es sinnvoller, sie gemeinsam zu pr\u00e4sentieren.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fd228f6 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"fd228f6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"451\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/10\/Schema-tableau-Keras-TensorFlow-PyTorch.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-164393\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/10\/Schema-tableau-Keras-TensorFlow-PyTorch.webp 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/10\/Schema-tableau-Keras-TensorFlow-PyTorch-300x176.webp 300w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-112d93a elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"112d93a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist#elementor-action%3Aaction%3Dpopup%3Aopen%26settings%3DeyJpZCI6IjE2NjU5OCIsInRvZ2dsZSI6ZmFsc2V9\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Werden zum Pytorch-Experten mit unserer Data Science Weiterbildung<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-267fe6c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"267fe6c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-acab1f3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"acab1f3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Verwendung von PyTorch f\u00fcr Deep Learning<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3d8a276 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3d8a276\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Wir haben \u00fcber die Komplexit\u00e4t der Modelle und Netzwerke gesprochen, ohne die Ausf\u00fchrungsgeschwindigkeit der Algorithmen zu erw\u00e4hnen. <\/span><b>PyTorch ist so konzipiert, dass diese Zeit minimiert und die Besonderheiten der Hardware optimal genutzt werden<\/b><span style=\"font-weight: 400\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">PyTorch stellt die Daten in Form von multidimensionalen Tabellen dar, \u00e4hnlich den NumPy-Tabellen, die als &#8222;<\/span><b>Tensoren<\/b><span style=\"font-weight: 400\">&#8220; bezeichnet werden. Die Tensoren speichern die Inputs des neuronalen Netzes, die Parameter der Hidden Layer und die Outputs. Ausgehend von diesen Tensoren kann PyTorch auf verborgene und effiziente Weise 4 Schritte zum Workout des Netzes durchf\u00fchren:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Es ist m\u00f6glich, das neuronale Netz w\u00e4hrend des Lernens zu ver\u00e4ndern (Anzahl der Knoten, Verbindungen zwischen ihnen usw.).<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400\"><b>Durchf\u00fchrung von <\/b><span style=\"font-weight: 400\">Netzwerkvorhersagen (&#8222;forward pass&#8220;)<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400\"><b>Berechnung des Verlustes <\/b><span style=\"font-weight: 400\">oder Fehlers in Bezug auf die Vorhersagen<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400\">Das Netzwerk in umgekehrter Richtung durchlaufen: &#8222;<b>Backpropagation<\/b><span>&#8220; und Anpassung der Tensoren, so dass das Netzwerk auf der Grundlage des berechneten Verlusts\/Fehlers genauere Vorhersagen macht.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bb5b912 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"bb5b912\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/kNPe_pgbuHg&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-video .elementor-widget-container{overflow:hidden;transform:translateZ(0)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper{aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{height:100%;width:100%;display:flex;border:none;background-color:#000}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-wrapper{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .elementor-open-inline .elementor-custom-embed-image-overlay{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;background-size:cover;background-position:50%}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{cursor:pointer;text-align:center}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay:hover .elementor-custom-embed-play i{opacity:1}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{display:block;width:100%;aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio);-o-object-fit:cover;object-fit:cover;-o-object-position:center center;object-position:center center}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .e-hosted-video .elementor-video{-o-object-fit:cover;object-fit:cover}.e-con-inner>.elementor-widget-video,.e-con>.elementor-widget-video{width:var(--container-widget-width);--flex-grow:var(--container-widget-flex-grow)}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-28c85ae elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"28c85ae\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Diese Funktion von PyTorch, genannt &#8222;<strong>Autograd<\/strong>&#8222;, ist stark optimiert und unterst\u00fctzt die <strong>Verwendung von Grafikprozessoren und Datenparallelit\u00e4t<\/strong>, was die Berechnungen erheblich beschleunigt. Dar\u00fcber hinaus erm\u00f6glicht dies die Nutzung in allen Clouds, w\u00e4hrend Tensorflow beispielsweise nur f\u00fcr GoogleCloud und dessen TPUs optimiert ist.<\/p><p>Vor kurzem hat Pytorch in Zusammenarbeit mit AWS (Amazon Web Services) zwei neue Funktionen vorgestellt. Die erste, TorchServe, erm\u00f6glicht die effiziente Verwaltung des Einsatzes von bereits trainierten neuronalen Netzen. Die zweite Funktion, TorchElastic, erm\u00f6glicht die Nutzung von Pytorch \u00fcber <span style=\"text-decoration: underline\"><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/kubernetes-data-science\">Kubernetes<\/a><\/strong><\/span> Cluster. TorchPort kann dabei auf mehreren Servern laufen und ist gleichzeitig ausfallsicher.<\/p><p>Diese drei Frameworks haben daher ihre eigenen Besonderheiten. Insbesondere <strong>PyTorch ist sehr gut f\u00fcr komplexe und tiefe neuronale Netze geeignet<\/strong>. Um PyTorch besser zu verstehen, bietet die offizielle Website <span style=\"text-decoration: underline\"><strong><a href=\"https:\/\/pytorch.org\/tutorials\/\">Tutorials<\/a><\/strong><\/span> an.<\/p><p>Um Ihre Praxis mit diesem <strong>Framework zu<\/strong> <strong>vertiefen<\/strong>, bietet Ihnen unsere <span style=\"text-decoration: underline\"><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-scientist\">Weiterbildung zum Data Scientist<\/a><\/strong><\/span> <strong>Unterrichtsmodule an, die dem Deep Learning mit PyTorch gewidmet sind<\/strong>.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1217955 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"1217955\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecke die Weiterbildung zum Data Scientist<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c5160e5 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c5160e5\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-af191b7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"af191b7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Warum PyTorch?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-97135a7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"97135a7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">PyTorch ist eine recht neue Bibliothek <\/span><b>f\u00fcr maschinelles Lernen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, aber sie verf\u00fcgt \u00fcber eine gro\u00dfe Anzahl von <\/span><b>Handb\u00fcchern und Tutorials, <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">in denen Sie Beispiele finden k\u00f6nnen. Sie hat auch eine <\/span><b>Community, die <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">sich schnell entwickelt.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">PyTorch verf\u00fcgt \u00fcber eine <\/span><b>sehr einfache Schnittstelle <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">f\u00fcr die Erstellung von neuronalen Netzen, obwohl es notwendig ist, direkt mit Tensoren zu arbeiten, ohne eine h\u00f6here Bibliothek wie Keras f\u00fcr Theano oder Tensorflow zu ben\u00f6tigen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Im Gegensatz zu anderen Werkzeugen f\u00fcr maschinelles Lernen wie Tensorflow arbeitet PyTorch mit <\/span><b>dynamischen <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">statt statischen <\/span><b>Graphen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Das bedeutet, dass die Funktionen zur Laufzeit ge\u00e4ndert werden k\u00f6nnen und die <\/span><b>Berechnung der Gradienten mit ihnen variiert<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Bei Tensorflow hingegen m\u00fcssen Sie zuerst den Berechnungsgraphen definieren und dann die Sitzung verwenden, um die Ergebnisse des Tensors zu berechnen, was die Fehlerbeseitigung im Code erschwert und die Implementierung zeitaufwendiger macht.<\/span><\/p><p>PyTorch ist kompatibel mit <strong>Grafikkarten<\/strong> (GPUs). Es verwendet intern <span style=\"text-decoration: underline;\"><strong><a href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Compute_Unified_Device_Architecture\">CUDA<\/a><\/strong><\/span>, eine API, die die CPU mit dem Grafikprozessor verbindet und <strong>von NVIDIA entwickelt wurde<\/strong>.<\/p><p>\u00a0<\/p><p>\ud83d\udca1Auch interessant:<\/p><table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\"><colgroup><col width=\"268\" \/><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Deep Neural Network&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-neural-network\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-neural-network\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Deep Neural Network<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Deep Learning vs. Machine Learning&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-vs-machine-learning\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-vs-machine-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Deep Learning vs. Machine Learning<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Deep Learning - was ist das eigentlich ?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-oder-tiefes-lernen-was-ist-das-denn\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-oder-tiefes-lernen-was-ist-das-denn\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Deep Learning &#8211; was ist das eigentlich ?<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Deep Fake Gefahren&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-fake-gefahren-massnahmen-und-rechtslage\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-fake-gefahren-massnahmen-und-rechtslage\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Deep Fake Gefahren<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Python Deep Learning Basics&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-deep-learning-die-basics\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-deep-learning-die-basics\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python Deep Learning Basics<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Style Transfer Deep Learning&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/style-transfer-deep-learning\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/style-transfer-deep-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Style Transfer Deep Learning<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Alphacode Deepminds&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/alphacode-deepminds-neues-ki-tool-zum-schreiben-von-computercode\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/alphacode-deepminds-neues-ki-tool-zum-schreiben-von-computercode\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Alphacode Deepminds<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7e14d0d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7e14d0d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a4f7a03 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a4f7a03\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Vorteile von PyTorch<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a7433ae elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a7433ae\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Obwohl PyTorch <\/span><b>viele Vorteile <\/b><span style=\"font-weight: 400\">hat, werden wir uns hier auf einige wenige konzentrieren.<\/span><\/p><p><b>\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a01.PyTorch und Python<\/b><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Die meisten Arbeiten im Bereich des maschinellen Lernens und der k\u00fcnstlichen Intelligenz werden mit Python durchgef\u00fchrt. PyTorch und Python geh\u00f6ren zur <\/span><b>selben Familie<\/b><span style=\"font-weight: 400\">, was bedeutet, dass Python-Entwickler sich bei der Arbeit mit PyTorch wohler f\u00fchlen sollten als bei der Arbeit mit anderen Deep Learning Frameworks.<\/span><\/p><ol start=\"2\"><li><b> Leicht zu erlernen<\/b><\/li><\/ol><p><span style=\"font-weight: 400\">Wie die Sprache Python wird auch Pytorch als relativ <\/span><b>leicht <\/b><span style=\"font-weight: 400\">zu erlernen angesehen. Der Hauptgrund daf\u00fcr ist seine einfache und intuitive Syntax.<\/span><\/p><p><b>\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a03.Starke Community<\/b><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Obwohl PyTorch ein relativ neues Framework ist, hat es sehr schnell eine <\/span><b>engagierte Gemeinschaft <\/b><span style=\"font-weight: 400\">von Entwicklern aufgebaut. Dar\u00fcber hinaus ist die Dokumentation von PyTorch sehr gut organisiert und f\u00fcr Anf\u00e4nger hilfreich.<\/span><\/p><p><b>\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a04.Einfache Fehlerbeseitigung<\/b><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">PyTorch ist <\/span><b>tief <\/b><span style=\"font-weight: 400\">in Python <\/span><b>integriert, <\/b><span style=\"font-weight: 400\">so dass viele Python-Debugging-Tools einfach mit PyTorch verwendet werden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7c638f6 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"7c638f6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Erfahre mehr \u00fcber unsere Schulungen in Data Science<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Da Python eine der am h\u00e4ufigsten verwendeten Programmierprachen ist, gibt es eine Vielzahl von Frameworks, von denen viele ausschlie\u00dflich f\u00fcr Data Science entwickelt wurden. 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