Unternehmen, die PyTorch verwenden
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.
78,481
Unternehmen
Liste der Unternehmen, die PyTorch verwenden
curl --request POST \
--url "https://api.theirstack.com/v1/companies/search" \
--header "Accept: application/json" \
--header "Content-Type: application/json" \
--header "Authorization: Bearer <api_key>" \
-d "{
\"company_technology_slug_or\": [
\"pytorch\"
]
}"Technology
is any of
PyTorch
Mitarbeiter293kComputer Hardware ManufacturingPyTorchHohe Konfidenz
Mitarbeiter41kUmsatz$27BComputer Hardware ManufacturingPyTorchHohe Konfidenz
Mitarbeiter61kFinancial ServicesPyTorchHohe Konfidenz
Mitarbeiter166kSoftware DevelopmentPyTorchHohe Konfidenz
Mitarbeiter57kUmsatz$44BTelecommunicationsPyTorchHohe Konfidenz
Mitarbeiter96kUmsatz$4.6BEntertainment ProvidersPyTorchHohe Konfidenz
Mitarbeiter244kFinancial ServicesPyTorchHohe Konfidenz
Mitarbeiter412kUmsatz$45BProfessional ServicesPyTorchHohe Konfidenz
Mitarbeiter52kUmsatz$23BSemiconductor ManufacturingPyTorchHohe Konfidenz
Mitarbeiter44kUmsatz$62BSoftware DevelopmentPyTorchHohe Konfidenz
Wir haben Daten zu 78,481 Unternehmen und Nutzern, die PyTorch verwenden. Unsere Liste der PyTorch-Nutzer und -Kunden steht zum Download bereit und ist mit wichtigen Unternehmensspezifika angereichert, einschließlich Branchenklassifikation, Organisationsgröße, geografischer Lage, Finanzierungsrunden und Umsatzzahlen, unter anderem.
Technologie-Nutzungsstatistiken und Marktanteil
Wie man PyTorch-Nutzer anspricht
- Wie kann ich diese Liste anpassen?
Sie können diese Daten an Ihre Bedürfnisse anpassen, indem Sie nach Geografie, Branche, Unternehmensgröße, Umsatz, Technologie-Nutzung, Stellenanzeigen und mehr filtern. Sie können die Daten im Excel- oder CSV-Format herunterladen.
- Wie werde ich benachrichtigt, wenn Unternehmen diese Technologie übernehmen?
Sie können Benachrichtigungen für diese Daten erhalten. Sie können beginnen, indem Sie die Technologie auswählen, die Sie interessiert, und dann erhalten Sie Benachrichtigungen in Ihrem Posteingang, wenn neue Unternehmen diese Technologie nutzen.
- Wie importiere ich diese Daten in mein CRM?
Sie können diese Daten in eine Excel-Datei exportieren, die in Ihr CRM importiert werden kann. Sie können die Daten auch an eine API exportieren.
Häufig gestellte Fragen
Unsere Daten stammen aus Stellenanzeigen, die von Millionen von Unternehmen gesammelt wurden. Wir überwachen diese Anzeigen auf Unternehmenswebsites, Jobbörsen und anderen Rekrutierungsplattformen. Die Analyse von Stellenanzeigen bietet eine zuverlässige Methode, um zu verstehen, welche Technologien Unternehmen einsetzen, 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 Einblicke und Erkenntnisse die neuesten Entwicklungen und Trends in 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.