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PyTorch is not a Python binding into a monolothic C++ framework. It is built to be deeply integrated into Python. You can use it naturally like you would use numpy / scipy / scikit-learn etc.
19,601
Unternehmen
Wir haben Daten zu 19,601 Unternehmen, die PyTorch verwenden. Unsere PyTorch Kundenliste steht zum Download bereit und ist mit wichtigen Unternehmensspezifika angereichert, darunter Branchenklassifikation, Organisationsgröße, geografische Lage, Finanzierungsrunden und Umsatzzahlen, unter anderem.
Unternehmen | Land | Branche | Mitarbeiter | Umsatz |
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![]() Apple | Vereinigte Staaten | Computer Hardware Manufacturing | 293K | |
Meta | Vereinigte Staaten | Software Development | 120K | |
TikTok | Vereinigte Staaten | Entertainment Providers | 67K | $4.6B |
Microsoft | Vereinigte Staaten | Software Development | 233K | $198B |
IBM | Vereinigte Staaten | It Services And It Consulting | 309K | $61B |
Fraunhofer-Gesellschaft | Deutschland | Non-Profit Organizations | 10K | $42M |
Oak Ridge National Laboratory | Vereinigte Staaten | Research Services | 5.8K | $57M |
Qualcomm | Vereinigte Staaten | Telecommunications | 45K | $44B |
AMD | Vereinigte Staaten | Semiconductor Manufacturing | 38K | $23B |
ByteDance | China, Volksrepublik | Software Development | 42K | $62B |
Capital One | Vereinigte Staaten | Financial Services | 56K | $36B |
Advanced Micro Devices, Inc | Vereinigte Staaten | Manufacturing | 25K | $23B |
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Nutzungsstatistiken für Technologie und Marktanteil
Sie können diese Daten an Ihre Bedürfnisse anpassen, indem Sie nach Geografie, Branche, Unternehmensgröße, Umsatz, Technologienutzung, Jobpositionen und mehr filtern. Sie können die Daten im Excel- oder CSV-Format herunterladen.
Sie können Alarme für diese Daten erhalten. Sie können beginnen, indem Sie die Technologie auswählen, die Sie interessiert, und dann erhalten Sie Alarme in Ihrem Posteingang, wenn es neue Unternehmen gibt, die diese Technologie verwenden.
Sie können seine Daten in eine Excel-Datei exportieren, die in Ihr CRM importiert werden kann. Sie können die Daten auch an eine API exportieren.
PyTorch wird in 101 Ländern verwendet
Es gibt 76 Alternativen zu PyTorch
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Häufig gestellte Fragen
Unsere Daten stammen aus Stellenanzeigen, die von Millionen von Unternehmen gesammelt wurden. Wir überwachen diese Anzeigen auf Firmenwebseiten, Jobbörsen und anderen Rekrutierungsplattformen. Die Analyse von Stellenanzeigen bietet eine zuverlässige Methode, um die von Unternehmen verwendeten Technologien zu verstehen, einschließlich der Nutzung interner Tools.
Wir aktualisieren unsere Daten täglich, um sicherzustellen, dass Sie auf die aktuellsten verfügbaren Informationen zugreifen. Dieser häufige Aktualisierungsprozess garantiert, dass unsere Einsichten und Erkenntnisse die neuesten Entwicklungen und Trends der Branche widerspiegeln.
PyTorch ist eine aufschließlichsende, offene Quellcode-Plattform für tiefes Lernen, die maximale Flexibilität und Geschwindigkeit bietet. Von FAIR, dem Labor für künstliche Intelligenz von Facebook entwickelt, bietet PyTorch eine reibungslose Übergang von der Prototypisierung zur Produktion. Seine dynamische Rechengraphstruktur erlaubt einfaches Debugging und iterative Entwicklung, was sie einem beliebteten Choice unter Forschern und Praktikern in der Fach community des maschinellen Lernens.
PyTorch fällt in die Kategorie "Maschinelles Lernen-Tools", speziell für die Entwicklung und Ausbildung von neuronalen Netzen. Es unterstützt dynamische Rechengraphen, was es leichter macht, mit Daten zu arbeiten im Vergleich zu statischen Rechengraphen. Die Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit von PyTorch haben eine breite Palette an Benutzern, von academia bis Industrie, angezellt, um komplexere neuronale Netzwerke mit einfacher Einarbeitung und Geschwindigkeit zu implementieren.
Gegründet wurde PyTorch 2016 durch das Labor für künstliche Intelligenz von Facebook, um die Einschränkungen bestehender tiefen Lern frameworks zu adressieren und ein einfaches und flexibles Plattform für Forscher und Entwickler zu bieten. Der Zweck hinter PyTorch war, ein Tool zu schaffen, das den Prozess der Erstellung und Ausbildung von komplexen neuronalen Netzen einfacher macht, während die Leistung und Effizienz aufrechterhält. Über die Jahre hat PyTorch sich zu einer beliebten Wahl für viele Freunde der maschinellen Lernenden entwickelt, aufgrund seinerbenutzerfreundlichen Schnittstelle und robusten Funktionen.
Aktuell hält PyTorch einen beträchtlichen Marktanteil innerhalb der Kategorie "Maschinelles Lernen-Tools" mit einer wachsenden Community und einer starken Präsenz in academia und Industrie. Seinebenutzerfreundliche Design und leistungsfähige Leistung haben zu seiner breiten Akzeptanz beigetragen. Mit der wachsenden Nachfrage nach fortschrittlichen MASCHINNELERN-Lösungen in verschiedenen Branchen wird PyTorch erwartet, seinen Wachstumspfad fortzusetzen und als leitendes Framework für tiefes Lernen zu solidifizieren.
PyTorch ist ein weitverbreitetes, quelloffenes Bibliothek für maschinellen Lernen, die eine flexible Plattform für die Erstellung und Bereitstellung von tiefen Neuronennetzwerken bietet. Es hat sich bei Unternehmen aufgrund seiner leistungsfähigen Möglichkeiten und einfachen Bedienbarkeit beliebt gemacht. Hier sind einige Schlüsselaspekte von PyTorch:
PyTorch bietet dynamische RechnergRaphen, die eine größere Flexibilität in der Modellarchitektur gegenüber statischen Graphen Frameworks wie TensorFlow ermöglichen. Diese Dynamik ermöglicht einfaches Debugging, schnelles Prototypisieren und stufenloses integration mit Python-Bibliotheken.
PyTorch bietet effizientes GPU-Beschleunigung direkt aus dem Boxen, was es ideal für das Training komplexer Neuronal Netzwerke auf Skalen macht. Sein CUDA-Hintergrund ermöglicht eine problemlose Integration mit NVIDIA-GPUs, wodurch schnelle Rechenoperationen und erhöhte Leistung erzielt werden.
PyTorch verfügt über eine lebendige Community von Entwicklern und Forschern, die aktiv an seinem Ecosysteem kontribuieren. Diese Unterstützung garantiert zeitnahe Aktualisierungen, umfassende Dokumentation und eine Fülle vorab trainierter Modelle und Bibliotheken, was die Produktivität der Nutzer steigert.
Mit seinem intuitiven Interface und pythonischem Syntax vereinfacht PyTorch den Debugging-Prozess für maschinelle Lernmodelle. Seine integrierten Tools für Visualisierung, wie TensorBoardX, erleichtern die Modellanlayse und Debugging, was den Entwicklungszyklus beschleunigt.
Zusammenfassend liegt PyTorch im Bereich des maschinellen Lernens aufgrund seiner Flexibilität, GPU-Optimierung, Community-Unterstützung und Debugging-Fähigkeiten als Wahl für Unternehmen, die effiziente und wirksame Lösungen für tiefes Neuronennetzwerk anstreben.
PyTorch, eine beliebte offene deep learning-Framework, wird von verschiedenen Unternehmen aus verschiedenen Branchen eingesetzt, um cutting-edge-ML-Lösungen zu implementieren. Im Folgenden finden Sie Fallstudien, die die Anwendungen von PyTorch bei prominenten Unternehmen darstellen:
Facebook: Facebook setzt PyTorch in seinen Forschungs- und Produktionsumgebungen wie im Konkurrenzprodukt NVIDIA CUDA extensive ein, um fortschrittliche AI-Modelle zu entwickeln. Das Unternehmen begann, PyTorch zu nutzen, Ende 2017, und hat seither einige Projekte integriert, wie z.B. die naturkundliche Sprachverarbeitung, Computersehen und Empfehlungssysteme. PyTorchs Flexibilität und dynamischer Rechengraph haben es ermöglicht, Facebook-Forschern, Experimente und Modelle effizienter durchzuführen und iterieren zu können.
Tesla: Tesla nutzt PyTorch für ihre autonom fahrenden Systemen und die Verbesserung verschiedenen Aspekte ihrer Fahrzeuge. Das Unternehmen adoptierte PyTorch 2019, um komplexere neuronale Netze zu bauen und zu trainieren, die die Selbstfahrkapazitäten von Teslas steuern. PyTorchs benutzerfreundlicher Schnittstelle und die starke Communityunterstützung haben es ermöglicht, Tesla-ML-Ingenieuren, innovative AI-Algorithmen zu entwickeln und in real-world-Szenarien zu implementieren.
Airbnb: Airbnb setzt PyTorch in Datenwissenschaft und -analysen ein, um die Benutzererfahrung zu verbessern und operative Vorgänge zu optimieren. Das Unternehmen integrierte PyTorch in sein Dateninfrastuktur im Jahr 2018, um personalisierte Empfehlungssysteme für Reisende und Gastgeber zu entwickeln. Durch den Einsatz von PyTorchs dynamischer Graphrechnung kann Airbnb effizient große Mengen an Daten verarbeiten und real-time-Empfehlungen bereitstellen.
Diese Fallstudien präsentieren, wie Unternehmen wie Facebook, Tesla und Airbnb PyTorch in ihrem Tech-Stack verwenden, um Innovation und bedeutende Ergebnisse im Bereich künstliche Intelligenz und -Schwindwahrnehmung zu erreichen.
Sie können eine aktuelle Liste von Unternehmen, die PyTorch verwenden, auf TheirStack.com einsehen. Unsere Plattform bietet eine umfassende Datenbank von Unternehmen, die verschiedene Technologien und interne Tools nutzen.
Bis jetzt haben wir Daten von 19,601 Unternehmen, die PyTorch verwenden.
PyTorch wird von einer Vielzahl von Organisationen in verschiedenen Branchen, einschließlich "Computer Hardware Manufacturing", "Software Development", "Entertainment Providers", "Software Development", "It Services And It Consulting", "Non-Profit Organizations", "Research Services", "Telecommunications", "Semiconductor Manufacturing", "Software Development", verwendet. Für eine umfassende Liste aller Branchen, die PyTorch nutzen, besuchen Sie bitte TheirStack.com.
Einige der Unternehmen, die PyTorch verwenden, umfassen Apple, Meta, TikTok, Microsoft, IBM, Fraunhofer-Gesellschaft, Oak Ridge National Laboratory, Qualcomm, AMD, ByteDance und viele mehr. Sie können eine vollständige Liste von 19,601 Unternehmen, die PyTorch nutzen, auf TheirStack.com finden.
Basierend auf unseren Daten ist PyTorch am beliebtesten in Vereinigte Staaten (6,466 companies), Vereinigtes Königreich (1,293 companies), Deutschland (728 companies), Indien (682 companies), Frankreich (573 companies), Kanada (532 companies), Spanien (394 companies), Singapur (179 companies), Australien (178 companies), Brasilien (173 companies). Es wird jedoch von Unternehmen auf der ganzen Welt verwendet.
Sie können Unternehmen, die PyTorch verwenden, finden, indem Sie auf TheirStack.com danach suchen. Wir verfolgen Stellenanzeigen von Millionen von Unternehmen und nutzen sie, um herauszufinden, welche Technologien und internen Tools sie verwenden.