KI
PyTorch
Entstehung
PyTorch wurde 2016 von Facebook AI Research veröffentlicht. Durch seinen dynamischen Berechnungsgraphen wurde es zum bevorzugten Framework in der Forschung.
Vorteile
- Sehr flexibel und pythonisch
- Standard in Forschung und modernen KI-Stacks
- Reifes Ökosystem (TorchServe, Lightning)
Nachteile
- Produktionsbereitstellung erfordert zusätzliche Werkzeuge
- Weniger visuelle High-Level-APIs als früher bei TF
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