Компании, использующие PyTorch
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.
78,666
компании
Список компаний, использующих PyTorch
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
Сотрудники293kComputer Hardware ManufacturingPyTorchВысокая уверенность
Сотрудники41kДоход$27BComputer Hardware ManufacturingPyTorchВысокая уверенность
Сотрудники61kFinancial ServicesPyTorchВысокая уверенность
Сотрудники166kSoftware DevelopmentPyTorchВысокая уверенность
Сотрудники57kДоход$44BTelecommunicationsPyTorchВысокая уверенность
Сотрудники96kДоход$4.6BEntertainment ProvidersPyTorchВысокая уверенность
Сотрудники244kFinancial ServicesPyTorchВысокая уверенность
Сотрудники412kДоход$45BProfessional ServicesPyTorchВысокая уверенность
Сотрудники52kДоход$23BSemiconductor ManufacturingPyTorchВысокая уверенность
Сотрудники44kДоход$62BSoftware DevelopmentPyTorchВысокая уверенность
У нас есть данные о 78,666 компаниях и пользователях, использующих PyTorch. Наш список пользователей и клиентов PyTorch доступен для скачивания и обогащен важными характеристиками компаний, включая классификацию отраслей, размер организации, географическое расположение, раунды финансирования и показатели доходов, среди прочего.
Статистика использования технологий и доля рынка
Как нацелиться на пользователей PyTorch
- Как настроить этот список?
Вы можете настроить эти данные под свои нужды, отфильтровав по географии, отрасли, размеру компании, доходу, использованию технологий, вакансиям и многому другому. Вы можете скачать данные в формате Excel или CSV.
- Как получать уведомления, когда компании внедряют эту технологию?
Вы можете получать уведомления об этих данных. Начните с выбора интересующей вас технологии, и вы будете получать уведомления на свою почту, когда появятся новые компании, использующие эту технологию.
- Как импортировать эти данные в мой CRM?
Вы можете экспортировать эти данные в файл Excel, который можно импортировать в ваш CRM. Также можно экспортировать данные в API.
Часто задаваемые вопросы
Наши данные получены из вакансий, собранных от миллионов компаний. Мы отслеживаем эти вакансии на сайтах компаний, досках объявлений и других платформах для найма. Анализ вакансий предоставляет надежный метод понимания технологий, которые компании используют, включая их внутренние инструменты.
Мы обновляем наши данные ежедневно, чтобы вы имели доступ к самой актуальной информации. Этот частый процесс обновления гарантирует, что наши инсайты и аналитика отражают последние изменения и тенденции в отрасли.
Пайторч - cutting-edge умственная платформа, которая обеспечивает максимум гибкости и скорости. Разработанная лабораторией искусственного интеллекта Facebook (FAIR), Пайторч предлагает плавный переход от прототипирования к производству. Её динамическая структура компьютерной графики позволяет легко отлаживать и отлаживать, что делает ее популярной среди исследователей и практиков в сообществе машинного обучения.
Пайторч относится к категории инструментов машинного обучения,specifically предназначен для разработки и обучения нейронок. Он поддерживает динамические компьютерные графики, что делает его легче работать с данными, по сравнению с статическими компьютерными графиками. Флексibilitet и простота использования Пайторч привлекли широкий круг пользователей, от академии до отрасли, заинтересованных в реализации передовых моделей машинного обучения с относительной скоростью и лёгкостью.
Основанная в 2016 году лабораторией искусственного интеллекта Facebook, Пайторч была создана, чтобы адресовать ограничения существующих глубоких_learning frameworks и предложить более интуитивистский и гибкий платформу для исследователей и разработчиков. Мотивация разработки Пайторч была в том, чтобы предложить инструмент, упрощающий процесс разработки и обучения сложных neural_networks, а также обеспечивая высокую производительность и эффективность. Через годы Пайторч эволюционировал в одного из leader choice для многих энтузиастов машинного обучения из-за его интуитивного интерфейса и мощных возможностей.
Сегодня Пайторч владеет значительной долей на рынке инструментов машинного обучения, с растущим сообществом и сильной рукой в academia и отрасли. Его интуитивный дизайн и высокая производительность способствовали его широкому распространению. С ростом спроса на advanced машинного learning solutions в различных секторах, Пайторч ожидается, что будет продолжать свой рост и закрепи свое положение как leading глубокой платформы машинного обучения в ближайшем будущем.