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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.
19,557
entreprises
Nous disposons de données sur 19,557 entreprises qui utilisent PyTorch. Notre liste de clients PyTorch est disponible en téléchargement et est enrichie de spécificités essentielles de l'entreprise, y compris la classification de l'industrie, la taille de l'organisation, la localisation géographique, les tours de financement et les chiffres d'affaires, entre autres.
Entreprise | Pays | Industrie | Employés | Chiffre d'affaires |
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![]() Apple | États-Unis | Computer Hardware Manufacturing | 293K | |
Meta | États-Unis | Software Development | 120K | |
TikTok | États-Unis | Entertainment Providers | 67K | $4.6B |
Microsoft | États-Unis | Software Development | 233K | $198B |
IBM | États-Unis | It Services And It Consulting | 309K | $61B |
Fraunhofer-Gesellschaft | Allemagne | Non-Profit Organizations | 10K | $42M |
Oak Ridge National Laboratory | États-Unis | Research Services | 5.8K | $57M |
Qualcomm | États-Unis | Telecommunications | 45K | $44B |
AMD | États-Unis | Semiconductor Manufacturing | 38K | $23B |
ByteDance | Chine | Software Development | 42K | $62B |
Capital One | États-Unis | Financial Services | 56K | $36B |
Advanced Micro Devices, Inc | États-Unis | Manufacturing | 25K | $23B |
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Statistiques d'Utilisation Technologique et Part de Marché
Vous pouvez personnaliser ces données selon vos besoins en filtrant par géographie, secteur d'activité, taille de l'entreprise, revenus, utilisation de la technologie, postes de travail et plus encore. Vous pouvez télécharger les données au format Excel ou CSV.
Vous pouvez recevoir des alertes pour ces données. Vous pouvez commencer par sélectionner la technologie qui vous intéresse, puis vous recevrez des alertes dans votre boîte de réception lorsque de nouvelles entreprises utiliseront cette technologie.
Vous pouvez exporter ses données vers un fichier Excel, qui peut être importé dans votre CRM. Vous pouvez également exporter les données vers une API.
PyTorch est utilisé dans 101 pays
Il y a 76 alternatives à PyTorch
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Questions fréquemment posées
Nos données proviennent d'offres d'emploi collectées auprès de millions d'entreprises. Nous surveillons ces offres sur les sites web des entreprises, les plateformes d'emploi et d'autres plateformes de recrutement. L'analyse des offres d'emploi constitue une méthode fiable pour comprendre les technologies utilisées par les entreprises, y compris l'utilisation de leurs outils internes.
Nous actualisons nos données quotidiennement pour vous garantir un accès à l'information la plus récente disponible. Ce processus de mise à jour fréquente assure que nos insights et notre intelligence reflètent les derniers développements et tendances au sein de l'industrie.
Le torch Py est une plateforme de apprentissage automatique de pointe, livrée sous licence ouverte, qui offre la plus grande flexibilité et la vitesse maximale. Développé par le laboratoire de recherche sur l'intelligence artificielle de Facebook (FAIR), le torch Py propose une transition fluide à partir de la conception de prototypes à la mise en production. Sa structure de graphique de calcul dynamique permet un débogage aisé et un développement iterative, ce qui en fait une choix populaire auprès des chercheurs et des praticiens de la communauté d'apprentissage automatique.
Le torch Py tombe sous la catégorie d'outils d'apprentissage automatique, en particulier pour la conception et l'entraînement de réseaux de neurones. Il prend en charge les graphiques de calcul dynamiques, ce qui facilite l'utilisation des données en relation avec les graphiques de calcul statiques. La flexibilité et l'facilité d'utilisation du torch Py ont attiré un large éventail d'utilisateurs, allant de l'académie à l'industrie, souhaitant mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique de pointe de manière relativement simple et rapide.
Fondé en 2016 par le laboratoire de recherche sur l'intelligence artificielle de Facebook, le torch Py a été créé pour répondre aux limitations des cadre d'apprentissage par réseaux de neurones existants et offrir une plateforme plus intuitive et flexible pour les chercheurs et les développeurs. La motivationacente derrière le développement du torch Py était d'offrir une outil qui simplifie le processus de construction et d'entraînement de réseaux neuronaux complexes tout en maintenant une haute performance et une grande efficacité. Au fil des ans, le torch Py a évolué pour devenir un choix de prédilection pour beaucoup d'amuseurs de l'apprentissage automatique à cause de son interface utilisateur conviviale et de ses capacités robustes.
Actuellement, le torch Py conserve une part notable du marché dans la catégorie des outils d'apprentissage automatique, avec une communauté en croissance et une présence forte à la fois dans l'académie et l'industrie. Ses conceptions conviviables et ses performances efficaces ont contribué à sa widespread adoption. Avec la demande croissante de solutions d'apprentissage automatique avancées à travers différents secteurs, le torch Py est attendu pour poursuivre sa trajectoire de croissance et consolider sa position de leader du framework d'apprentissage par réseaux de neurones dans l'avenir prochain.
Le terrain numérique PyTorch est une bibliothèque open-source largement utilisée pour les apprentissages deep que fournit une plateforme flexible pour élaborer et déployer les modèles d'apprentissage profond. Il a gagné en popularité auprès des entreprises pour ses capacités puissantes et son facilité d'utilisation. Voici quelques avantages clés du PyTorch :
Le PyTorch offre des graphes de calcul dynamiques, offrant ainsi plus de flexibilité en matière d'architecture de modèle par rapport aux frameworks de graphes statiques tels que TensorFlow. Cette dynamique permet un débogage plus rapide, une prototypage plus rapide et une intégration plus fluide avec les bibliothèques Python.
Le PyTorch fournit une accélération GPU efficace directement, ce qui en fait un choix idéal pour entraîner des réseaux neuronaux complexes à grande échelle. Son arrière-plan CUDA permet une intégration sans heurt avec les processeurs graphiques NVIDIA, ABOUT, ce qui en résulte des vitesses de computation accélérées et une performance améliorée.
Le PyTorch bénéficie d'une communauté vibrante de développeurs et de chercheurs qui contribuent activesment à son écosystème. Ce soutien assure des mises à jour en temps opportun, une documentation étendue et une riche gamme de modèles et de bibliothèques entraînés, ce qui améliore la productivité des utilisateurs.
Avec son interface intuitive et son syntaxe Pythonique, le PyTorch simplifie le processus de débogage des modèles d'apprentissage profond. Les outils de visualisation intégrés, tels que TensorBoardX, facilitent l'interprétation du modèle et le débogage, ce qui acclère le cycle de développement.
En conclusion, le PyTorch se détache dans le paysage de l'apprentissage automatique en raison de sa flexibilité, de l'optimisation GPU, du soutien communauté et des capacités de débogage, ce qui en fait un choix idéal pour les sociétés cherchant des solutions d'apprentissage profond efficaces et efficaces.
PyTorch, un framework de apprentissage automatique populaire et open-source, est utilisé par diverses entreprises à travers les industries pour mettre en œuvre des solutions d'apprentissage automatique de pointe. Voici des études de cas mettant en avant les applications de PyTorch dans les entreprises suivantes :
Facebook : Facebook utilise intensément PyTorch dans ses environnements de recherche et de production pour développer des modèles d' intelligence artificielle avancés. L'entreprise a commencé à utiliser PyTorch en 2017 et l'a depuis intégré dans plusieurs projets, notamment la traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et les systèmes de recommandation. La flexibilité et le graphe de computation dynamique de PyTorch ont permis aux chercheurs de Facebook d'expérimenter plus efficacement et d'itérer rapidement sur les modèles.
Tesla : Tesla utilise PyTorch pour sa technologie d'automatism et d'amélioration de divers aspects de ses véhicules. L'entreprise a adopté PyTorch en 2019 pour élaborer et entraîner des réseaux neuronales sophistiqués qui alimentent les capacités d'autonomie de Tesla. L'interface utilisatrice conviviale et le grand nombre de soutien communautaire de PyTorch ont permis aux ingénieurs de machine learning de Tesla d'innover et de déployer des algorithmes AI efficacement dans des scénarios réels.
Airbnb : Airbnb utilise PyTorch dans ses initiatives de science des données et d'apprentissage automatique pour améliorer l'expérience utilisateur et optimiser les opérations commerciales. L'entreprise a intégré PyTorch dans son infrastructure de données en 2018 pour développer des systèmes de recommandation personnalisés pour les voyageurs et les hôtes. En exploitant les capacités de computation graphique dynamique de PyTorch, Airbnb peut gérer les tâches de traitement de grande échelle efficacement et proposer des recommandations en temps réel.
Ces études de cas montrent comment des entreprises telles que Facebook, Tesla et Airbnb utilisent PyTorch dans leur palette technique pourfavoriser l'innovation et obtenir des résultats impactants dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle.
Vous pouvez accéder à une liste actualisée des entreprises utilisant PyTorch en visitant TheirStack.com. Notre plateforme fournit une base de données complète des entreprises utilisant diverses technologies et outils internes.
À ce jour, nous disposons de données sur 19,557 entreprises qui utilisent PyTorch.
PyTorch est utilisé par une large gamme d'organisations dans divers secteurs, y compris "Computer Hardware Manufacturing", "Software Development", "Entertainment Providers", "Software Development", "It Services And It Consulting", "Non-Profit Organizations", "Research Services", "Telecommunications", "Semiconductor Manufacturing", "Software Development". Pour une liste complète de tous les secteurs utilisant PyTorch, veuillez visiter TheirStack.com.
Certaines des entreprises qui utilisent PyTorch incluent Apple, Meta, TikTok, Microsoft, IBM, Fraunhofer-Gesellschaft, Oak Ridge National Laboratory, Qualcomm, AMD, ByteDance et bien d'autres encore. Vous pouvez trouver une liste complète des 19,557 entreprises qui utilisent PyTorch sur TheirStack.com.
Selon nos données, PyTorch est le plus populaire dans États-Unis (6,466 companies), Royaume-Uni (1,293 companies), Allemagne (728 companies), Inde (682 companies), France (573 companies), Canada (532 companies), Espagne (394 companies), Singapour (179 companies), Australie (178 companies), Brésil (173 companies). Toutefois, il est utilisé par des entreprises du monde entier.
Vous pouvez trouver des entreprises utilisant PyTorch en le recherchant sur TheirStack.com. Nous suivons les offres d'emploi de millions d'entreprises et les utilisons pour découvrir quelles technologies et outils internes elles emploient.