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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
aziende
Abbiamo dati su 19,557 aziende che usano PyTorch. La nostra lista di clienti PyTorch è disponibile per il download ed è arricchita con specifiche vitali dell'azienda, incluse classificazione industriale, dimensioni organizzative, posizione geografica, round di finanziamenti e cifre di ricavi, tra gli altri.
Azienda | Paese | Settore | Dipendenti | Entrate |
---|---|---|---|---|
Apple | Stati Uniti | Computer Hardware Manufacturing | 293K | |
Meta | Stati Uniti | Software Development | 120K | |
TikTok | Stati Uniti | Entertainment Providers | 67K | $4.6B |
Microsoft | Stati Uniti | Software Development | 233K | $198B |
IBM | Stati Uniti | It Services And It Consulting | 309K | $61B |
Fraunhofer-Gesellschaft | Germania | Non-Profit Organizations | 10K | $42M |
Oak Ridge National Laboratory | Stati Uniti | Research Services | 5.8K | $57M |
Qualcomm | Stati Uniti | Telecommunications | 45K | $44B |
AMD | Stati Uniti | Semiconductor Manufacturing | 38K | $23B |
ByteDance | Cina | Software Development | 42K | $62B |
Capital One | Stati Uniti | Financial Services | 56K | $36B |
Advanced Micro Devices, Inc | Stati Uniti | Manufacturing | 25K | $23B |
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Statistiche sull'Uso delle Tecnologie e Quota di Mercato
Puoi personalizzare questi dati secondo le tue necessità, filtrando per geografia, settore, dimensione dell'azienda, fatturato, uso della tecnologia, posizioni lavorative e altro ancora. Puoi scaricare i dati in formato Excel o CSV.
Puoi ricevere avvisi per questi dati. Puoi iniziare selezionando la tecnologia che ti interessa e poi riceverai avvisi nella tua casella di posta quando ci sono nuove aziende che utilizzano quella tecnologia.
Puoi esportare i suoi dati in un file Excel, che può essere importato nel tuo CRM. Puoi anche esportare i dati in un'API.
PyTorch è utilizzata in 101 paesi
Ci sono 76 alternative a PyTorch
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Domande frequenti
I nostri dati provengono da offerte di lavoro raccolte da milioni di aziende. Monitoriamo queste offerte sui siti web delle aziende, sui portali di lavoro e su altre piattaforme di reclutamento. Analizzare le offerte di lavoro offre un metodo affidabile per comprendere le tecnologie impiegate dalle aziende, inclusi i loro strumenti interni.
Aggiorniamo i nostri dati quotidianamente per garantire che tu abbia accesso alle informazioni più aggiornate disponibili. Questo processo di aggiornamento frequente garantisce che le nostre intuizioni e intelligenze riflettano gli ultimi sviluppi e tendenze all'interno dell'industria.
PyTorch è una piattaforma open-source di apprendimento automatico all'avanguardia che offre la massima flessibilità e velocità. Sviluppata dal laboratorio di ricerca dell'Intelligenza Artificiale di Facebook (FAIR), PyTorch offre una trasizione senza problemi dal prototipo alla produzione. La sua struttura di grafo di calcolo dinamico consente un debug facile e un sviluppo iterativo, rendendola una scelta popolare tra i ricercatori e i professionisti della comunità di apprendimento automatico.
PyTorch rientra nella categoria degli Strumenti di apprendimento automatico, in particolare si concentra sullo sviluppo e l'addestramento di reti neurali. Supporta grafici di calcolo dinamici, il che la rende più facile da utilizzare rispetto ai grafici di calcolo statici. La flessibilità e l'usabilità di PyTorch hanno attratto una vasta gamma di utenti, dall'istruzione all'industria, che cercano di implementare modelli di apprendimento automatico avanzati con facilità e velocità.
Fondato nel 2016 dal laboratorio di ricerca dell'Intelligenza Artificiale di Facebook, PyTorch è stato creato per risolvere i limiti delle piattaforme di apprendimento automatico esistenti e fornire una piattaforma più intuitiva e flessibile per i ricercatori e gli sviluppatori. La motivazione dietro lo sviluppo di PyTorch era offrire uno strumento che semplifichi il processo di creazione e addestramento di reti neurali complesse mentre mantiene un alto presto e efficienza. Negli anni, PyTorch è evoluto in una scelta popolare tra gli amanti dell'apprendimento automatico a causa di un'interfaccia utente facile da usare e delle capacità robuste.
Attualmente, PyTorch mantiene un mercato share risicato nella categoria degli Strumenti di apprendimento automatico, con una comunità in crescita e una forte presenza in ambedue l'ambito accademico e l'industria. La sua progettazione user-friendly e le prestazioni efficienti hanno contribuito alla sua adozione diffusa. Given l'aumento della domanda di soluzioni avanzate di apprendimento automatico in vari settori, è probabile che PyTorch continui la sua corsa nella crescita e solidifichi la sua posizione come framework di apprendimento automatico di punta nel futuro.
PyrTorch è una libreria di machine learning aperta e di ampia utilizzo che fornisce un piattaforma flessibile per costruire e implementare modelli di apprendimento profondo. Ha guadagnato popolarità tra le aziende per le sue capacità potenti e facilità d'uso. Ecco alcuni benefici chiave di PyTorch:
PyTorch offre grafici di calcolo dinamici, consentendo una maggiore flessibilità nell'architettura dei modelli rispetto ai framework di grafo statico come TensorFlow. Questo dinamismo consente di facilitare la schedatura, prototipazione più rapida e integrazione smagliante con librerie Python.
PyTorch fornisce una accelerazione GPU efficiente praticamente da zero, rendendola ideale per l'addestramento di reti neurali complesse a grandezze. Il suo backend CUDA consente un'integrazione senza intoppi con i GPU NVIDIA, fornendo velocità di calcolo più elevate e prestazioni migliorate.
PyTorch vanta una comunità viva di sviluppatori e ricercatori che contribuiscono attivamente al suo ecosistema. Questo supporto garantisce aggiornamenti tempestivi, documentazione estesa e una ricca varietà di modelli pre-addestrati e librerie, migliorando la produttività degli utenti.
Con la sua interfaccia intuitiva e sintassi Pythonic, PyTorch semplifica il processore di machine learning. I suoi strumenti di visualizzazione integrati, come TensorBoardX, facilitano l'interpretazione e la schedatura dei modelli, semplificando il ciclo di sviluppo.
In conclusione, PyTorch si destaca nel panorama del machine learning grazie alla sua flessibilità, ottimizzazione GPU, supporto comunitario e capacità di debug, rendendola scelta ideale per le aziende che cercano soluzioni di apprendimento profondo efficienti e efficaci.
PyTorch, una popolare piattaforma di apprendimento profondo open-source, è utilizzata da diversi aziende all'interno di vari settori per implementare soluzioni di apprendimento di punta. Ecco alcuni casi di studio che evidenziano le applicazioni di PyTorch presso aziende leader:
Facebook: Facebook utilizza PyTorch estensivamente nei suoi ambienti di ricerca e produzione per sviluppare modelli avanzati di intelligenza artificiale. La società ha iniziato a utilizzare PyTorch nel 2017 e l'ha integrato in vari progetti, incluyenti il trattamento del linguaggio naturale, la visione computazionale e i sistemi di raccomandazione. La flessibilità e la computazione dinamica di PyTorch hanno permesso ai ricercatori di Facebook di eseguire sperimentazioni più efficientemente e di iterare sui modelli velocemente.
Tesla: Tesla utilizza PyTorch per la tecnologia di guida autonoma del veicolo e per migliorare varie aspettative dei veicoli. La società ha adottato PyTorch nel 2019 per costruire e addestrare reti neurali sophistiqué che alimentano le capacità autonome di Tesla. L'interfaccia utente friendly e la forte comunità di sostegno di PyTorch hanno permesso agli ingegneri del machine learning di Tesla di innovare e di deployare algoritmi AI in scenari real-world.
Airbnb: Airbnb utilizza PyTorch nei suoi progetti di scienza dei dati e machine learning per migliorare l'esperienza utente e ottimizzare le operazioni aziendali. La società haintegrato PyTorch nel suo ambiente di dati nel 2018 per sviluppare sistemi di raccomandazione personalizzata per i viaggiatori e gli host. Grazie alle capacità di computazione dinamica di PyTorch, Airbnb può elaborare task di elaborazione dati a grande scalatore in modo efficiente e fornire raccomandazioni personalizzate in tempo reale.
Questi casi di studio evidenziano come aziende leader come Facebook, Tesla e Airbnb utilizzino PyTorch all'interno della loro piattaforma tecnologica per guidare l'innovazione e raggiungere risultati impactanti nel campo dell'apprendimento di punta e dell'intelligenza artificiale.
Puoi accedere a un elenco aggiornato di aziende che utilizzano PyTorch visitando TheirStack.com. La nostra piattaforma fornisce un database completo di aziende che utilizzano varie tecnologie e strumenti interni.
Fino ad ora, abbiamo dati su 19,557 aziende che utilizzano PyTorch.
PyTorch è utilizzato da una vasta gamma di organizzazioni in vari settori, inclusi "Computer Hardware Manufacturing", "Software Development", "Entertainment Providers", "Software Development", "It Services And It Consulting", "Non-Profit Organizations", "Research Services", "Telecommunications", "Semiconductor Manufacturing", "Software Development". Per un elenco completo di tutti i settori che utilizzano PyTorch, si prega di visitare TheirStack.com.
Alcune delle aziende che utilizzano PyTorch includono Apple, Meta, TikTok, Microsoft, IBM, Fraunhofer-Gesellschaft, Oak Ridge National Laboratory, Qualcomm, AMD, ByteDance e molte altre. Puoi trovare un elenco completo di 19,557 aziende che utilizzano PyTorch su TheirStack.com.
Secondo i nostri dati, PyTorch è più popolare in Stati Uniti (6,466 companies), Regno Unito (1,293 companies), Germania (728 companies), India (682 companies), Francia (573 companies), Canada (532 companies), Spagna (394 companies), Singapore (179 companies), Australia (178 companies), Brasile (173 companies). Tuttavia, è utilizzato da aziende in tutto il mondo.
Puoi trovare aziende che utilizzano PyTorch cercandolo su TheirStack.com. Tracciamo le offerte di lavoro di milioni di aziende e le utilizziamo per scoprire quali tecnologie e strumenti interni stanno utilizzando.