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Flexible und schnelle Bibliothek für künstliche Intelligenz

PyTorch ist eine Bibliothek für maschinelles Lernen, die eine leistungsstarke GPU-Beschleunigung (Graphics Processing Unit) für Python-basierte Tensorberechnungen und dynamische neuronale Netze bietet. Es bietet umfassende Ökosystemunterstützung bei der Entwicklung und Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen.

Aktualisierungen

  • 3. September 2026: Sterne 102,131 → 102,730, neueste Version v2.14.0 (2. September 2026).
  • 2. August 2026: Sterne 101,297 → 102,131, neueste Version v2.13.0 (8. Juli 2026).

Was es bringt

  • GPU-gestützte Hochleistungs-Tensorberechnungen
  • Flexible Modellentwicklung mit dynamischen neuronalen Netzen
  • Vollständig kompatibel mit dem Python-Ökosystem

Installation

Quellcode herunterladen
git clone https://github.com/pytorch/pytorch
cd pytorch
# if you are updating an existing checkout
git submodule sync
git submodule update --init --recursive
Abhängigkeiten installieren
pip install --group dev

Wenn Sie nicht programmieren

🤖 Fügen Sie dies in Ihren Agenten ein (Claude Code · Codex · Antigravity)

Ich möchte Deep-Learning-Modelle mithilfe der PyTorch-Bibliothek entwickeln. Führen Sie mich durch Tensorberechnungen, die Erstellung dynamischer neuronaler Netze und die Nutzung der GPU-Beschleunigung. Erklären Sie insbesondere, wie Sie die Komponenten Torch.nn und Torch.autograd verwenden, wie Sie sie in das Python-Framework integrieren und wie Sie die Modelltrainingsprozesse optimieren.

Verwandte Begriffe aus dem Glossar

Dynamic Neural NetworksGPUArtificial Intelligence
Für wen es gedacht istEs eignet sich für Forscher und Softwareentwickler, die Deep-Learning-Modelle entwickeln möchten.

Links

TreScout hat dieses Werkzeug nicht entwickelt · wir haben es in den GitHub-Trends gefunden und stellen es vor. Diese Seite beschreibt das Repository so, wie es am 2026-07-03 war: Die Anzahl der Sterne und unser Text stammen von diesem Tag, das Repository kann sich seitdem geändert haben. Den aktuellen Stand finden Sie über den Link zum Repository. Diese Seite wurde maschinell übersetzt aus dem türkischen Original · maßgeblich ist die türkische Fassung.