{"id":164381,"date":"2026-01-28T12:52:47","date_gmt":"2026-01-28T11:52:47","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=164381"},"modified":"2026-02-06T04:34:19","modified_gmt":"2026-02-06T03:34:19","slug":"pytorch","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/pytorch","title":{"rendered":"PyTorch: Alles \u00fcber den Deep Learning Framework von Facebook"},"content":{"rendered":"

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>\nDie 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. Pytorch<\/a><\/strong>. Mit Hilfe von Frameworks k\u00f6nnen komplexe Modelle in nur wenigen Zeilen verwendet werden.\n

Die Geschichte von Pytorch<\/h3>\nFrameworks<\/a><\/strong> bieten eine Grundlage sowie Tools, um die Programmierung zu erleichtern<\/strong>. Sie werden in der Regel als „Open Source“ 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.\n\nPyTorch ist hier keine Ausnahme. PyTorch<\/strong> basiert auf der fr\u00fcheren Torch-Bibliothek und wurde 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 Implementierung und das Workout von<\/strong> Deep Learning<\/a><\/strong> Modellen auf einfache und effiziente Weise<\/strong> zu erm\u00f6glichen. Durch die Zusammenlegung mit Caffe2<\/a><\/strong> (einem anderen Python-Framework) im Jahr 2018 wurde seine Leistung noch weiter verbessert.\n\nPytorch wird heute von 17% der Python-Entwickler (Studie der Python Foundation 2020<\/a><\/strong>) und in vielen Unternehmen wie Tesla, Uber usw. verwendet.\n\n\nLerne die Verwendung von Pytorch\n<\/a>\n

Pytorch vs. Keras vs. Tensorflow<\/h3>\nEs 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.\n\nKeras<\/a> <\/strong>wurde im M\u00e4rz 2015 von Fran\u00e7ois Chollet, einem Forscher bei Google, entwickelt. Keras gewann schnell an Popularit\u00e4t dank seiner einfach zu bedienenden API<\/strong>, die sich stark an Python orientiert. scikit-learn<\/a><\/strong>. Die Software ist kompatibel mit der Standardbibliothek f\u00fcr Machine Learning von Python.\n\nEinige Monate sp\u00e4ter, im November 2015, ver\u00f6ffentlichte Google eine erste Version von TensorFlow<\/a><\/strong>, das schnell zum 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 einfache Weise<\/strong> komplexe neuronale Netze<\/a><\/strong> zu erstellen<\/strong>.\n\nKeras war daher sehr einfach zu bedienen, verf\u00fcgte jedoch nicht \u00fcber bestimmte „Low-Level“-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.\n\nPyTorch hat diese Probleme gel\u00f6st<\/b>, indem es eine leicht zug\u00e4ngliche und anpassbare API geschaffen hat, mit der Sie neue Netzwerktypen, Optimierer und neue Architekturen erstellen k\u00f6nnen.\n\nDie j\u00fcngsten Entwicklungen dieser Frameworks haben ihre Arbeitsweise jedoch stark angeglichen. <\/b>Bevor wir auf die technischen Details von PyTorch eingehen, finden Sie hier eine Tabelle mit den Unterschieden zwischen diesen Tools<\/b>. Da Keras und Tensorflow nun zusammenarbeiten, ist es sinnvoller, sie gemeinsam zu pr\u00e4sentieren.\n\n\"\"\n\n
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Verwendung von PyTorch f\u00fcr Deep Learning<\/h3>\nWir haben \u00fcber die Komplexit\u00e4t der Modelle und Netzwerke gesprochen, ohne die Ausf\u00fchrungsgeschwindigkeit der Algorithmen zu erw\u00e4hnen. PyTorch ist so konzipiert, dass diese Zeit minimiert und die Besonderheiten der Hardware optimal genutzt werden<\/b>.\n\nPyTorch stellt die Daten in Form von multidimensionalen Tabellen dar, \u00e4hnlich den NumPy-Tabellen, die als „Tensoren<\/b>“ 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:\n
    \n \t
  • Es ist m\u00f6glich, das neuronale Netz w\u00e4hrend des Lernens zu ver\u00e4ndern (Anzahl der Knoten, Verbindungen zwischen ihnen usw.).<\/li>\n \t
  • Durchf\u00fchrung von <\/b>Netzwerkvorhersagen („forward pass“)<\/li>\n \t
  • Berechnung des Verlustes <\/b>oder Fehlers in Bezug auf die Vorhersagen<\/li>\n \t
  • Das Netzwerk in umgekehrter Richtung durchlaufen: „Backpropagation<\/b>“ und Anpassung der Tensoren, so dass das Netzwerk auf der Grundlage des berechneten Verlusts\/Fehlers genauere Vorhersagen macht.<\/li>\n<\/ul>\n