So lernst du PyTorch im Jahr 2025 von Grund auf: Ein Leitfaden für Experten

Warum PyTorch lernen so vorteilhaft ist

Da die aktuelle KI-Blase weiter wächst und PyTorch das wichtigste KI-Framework ist, war die Nachfrage nach PyTorch-Spezialisten noch nie so groß. Sie wird verwendet, um alles von einfachen Bildklassifizierern bis hin zu großen Sprachmodellen wie GPT, Computer-Vision-Systemen für selbstfahrende Autos, Empfehlungsmaschinen für Streaming-Dienste und hochmoderne KI-Forschungsprojekte in Laboren auf der ganzen Welt zu entwickeln.

Außerdem, laut der 2024 StackOverflow Entwicklerumfrageist PyTorch das viertbeliebteste Python-Framework:

Dieser hohe Rang spiegelt die Bedeutung von PyTorch in der Data Science- und Machine Learning-Branche wider. 

Unternehmen suchen aktiv nach Fachkräften mit PyTorch-Kenntnissen und bieten wettbewerbsfähige Gehälter und spannende Karrieremöglichkeiten. Die wachsende Beliebtheit des Frameworks bedeutet auch, dass es eine große Gemeinschaft von Entwicklern und Forschern gibt, die Wissen, Tutorials und Ressourcen austauschen. 

Egal, ob du gerade erst mit KI anfängst oder deine Karriere vorantreiben willst, das Erlernen von PyTorch kann dir die Türen zu bahnbrechenden Projekten und zur Zusammenarbeit mit führenden Tech-Unternehmen öffnen.

Wie lange dauert es, PyTorch zu lernen?

PyTorch ist zwar ein einsteigerfreundliches Framework, aber es dauert eine Weile, bis du dich von einem absoluten Anfänger zu einem Praktiker entwickelst, der Probleme mit PyTorch lösen kann. Die Zeit, die du brauchst, um PyTorch zu erlernen, kann sehr unterschiedlich sein. Das hängt von deiner bisherigen Erfahrung mit dem Programmieren, der Komplexität der Konzepte, die du zu verstehen versuchst, und der Zeit ab, die du für das Lernen aufwenden kannst.

Aber mit einem strukturierten Lernplan und konsequenter Anstrengung kannst du die Grundlagen in ein paar Wochen beherrschen und dich in ein paar Monaten damit vertraut machen.

Online-Ressourcen sind immer willkommen und bieten eine bessere Lernerfahrung als die PyTorch-Dokumentation (das heißt nicht, dass die Dokumentation schlecht ist - sie ist ausgezeichnet). Du kannst sie je nach deinem aktuellen Kenntnisstand und deinem zeitlichen Engagement auswählen. 

Zum Beispiel ist unser Deep Learning in Python Lernpfad der hauptsächlich PyTorch verwendet, dauert etwa 16 Unterrichtsstunden und deckt die Fähigkeiten von Anfängern bis zu Fortgeschrittenen ab. Natürlich braucht es viel mehr Zeit und Mühe, um ein erfahrener Deep Learning Engineer in Python zu werden. 

Einen Großteil deiner Zeit solltest du damit verbringen, PyTorch-Code zu schreiben und Probleme zu lösen.

Genauso wie das Erlernen des Fahrradfahrens viel effektiver ist, wenn du dich tatsächlich auf ein Fahrrad setzt, anstatt über Fahrradtechniken zu lesen, beschleunigt das Eintauchen in echte PyTorch-Projekte dein Lernen viel mehr als ein theoretisches Studium allein. Im DataCamp bieten wir viele PyTorch-Projekte um dir die Hände schmutzig zu machen.

Wie man PyTorch lernt: 6 Schritte zum Erfolg

Gehen wir nun Schritt für Schritt vor, um PyTorch zu lernen. Dieser Artikel setzt voraus, dass du mit Python vertraut bist und Erfahrung im Umgang mit verschiedenen Datentypen hast. Wenn nicht, solltest du zuerst mit unserem Wie lerne ich Python? und unserem Python Grundlagen Lernpfad.

Schritt 1 - Verstehe, warum du PyTorch lernst

Bevor du mit dem Erlernen von PyTorch beginnst, ist es wichtig, dass du dir klare Ziele setzt. Da PyTorch ein so umfangreiches Framework ist, das in allen möglichen Anwendungen zum Einsatz kommt, kann es passieren, dass du nicht genügend Fortschritte machst, wenn du versuchst, alles auf einmal zu lernen.

Nimm dir einen Moment Zeit, um darüber nachzudenken, welche Art von Projekten dich reizen: 

• Interessierst du dich mehr für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und Anwendungen wie LLMs? 
• Vielleicht ist die Verarbeitung und Erzeugung menschenähnlicher Audiosignale eher dein Stil (ich persönlich würde mein iPhone gerne mit meiner Stimme entsperren). 
• Du könntest auch an einer ganzen Reihe von Computer-Vision-Aufgaben arbeiten, die Bild und Ton beinhalten. 

Für welche Teilaufgabe des Deep Learning du dich auch entscheidest, deine Lernerfahrung wird anders sein. PyTorch verwendet verschiedene Ansätze und Algorithmen, um diese Aufgaben zu lösen. Wenn du dich also im Vorfeld für einen entscheidest, wird die Richtung deines Lernweges über die Grundlagen hinaus festgelegt.

Schritt 2 - Einstieg in die Grundlagen von PyTorch

PyTorch legt den Schwerpunkt auf intuitive Deep Learning-Entwicklung und ermöglicht es dir, komplexe neuronale Netze in lesbarem Code auszudrücken. Du solltest damit beginnen, die grundlegenden Bausteine zu verstehen:

• Tensoren: Die zentrale Datenstruktur in PyTorch, ähnlich wie NumPy-Arrays, aber mit GPU-Beschleunigungsfunktionen
• Autograd: PyTorch's automatische Differenzierungsmaschine, die das Training neuronaler Netze unterstützt
• Neuronale Netzwerkmodule: Bausteine für die Erstellung neuronaler Netzarchitekturen

Unser Kurs Einführung in Deep Learning in PyTorch deckt viele dieser Grundlagen ab und bringt dich auf den Weg, PyTorch zu beherrschen.

PyTorch installieren und deine Umgebung einrichten

Um PyTorch nutzen zu können, musst du es installieren und deine Entwicklungsumgebung einrichten. Du kannst PyTorch mit pip oder conda installieren und dabei die passende Version für dein System und die optionale CUDA-Unterstützung für die GPU-Beschleunigung auswählen.

Schritt 3 - Schreibe dein erstes PyTorch-Programm

Beginnen Sie mit einfachen Tensoroperationen und grundlegenden Komponenten eines neuronalen Netzes. Erstelle Tensoren, führe mathematische Operationen durch und verstehe, wie Daten durch den Berechnungsgraphen fließen. Beginne mit der Implementierung einer linearen Regression oder eines einfachen Klassifikators, bevor du zu komplexeren Architekturen übergehst.

PyTorch Datenstrukturen

Neben den Tensoren bietet PyTorch mehrere spezialisierte Datenstrukturen und Hilfsprogramme:

• Datensatz und DataLoader Klassen für den Umgang mit Daten
• nn.Modul für den Aufbau neuronaler Netzschichten
• Optimierer für die Aktualisierung der Modellparameter

Trainingsablauf in PyTorch

Es ist wichtig, die Trainingsschleife zu verstehen - Vorwärtspass, Verlustberechnung, Backpropagation und Parameteraktualisierungen bilden den Kern des Deep Learning in PyTorch. Diese Konzepte sind grundlegend, egal ob du ein einfaches neuronales Netz oder ein komplexes Transformatormodell erstellst. Am Ende wirst du die Schleifenschritte wahrscheinlich auswendig lernen.

Verlustfunktionen und Optimierer

PyTorch bietet verschiedene Verlustfunktionen für unterschiedliche Aufgaben (MSE, Kreuzentropie, etc.) und Optimierer (SGD, Adam), um die Modellparameter zu aktualisieren. Die Beherrschung dieser Komponenten ist entscheidend für die Ausbildung effektiver Modelle.

Schritt 4 - Beherrsche mittlere PyTorch-Konzepte

Sobald du mit den Grundlagen vertraut bist, kannst du dich mit fortgeschritteneren PyTorch-Themen befassen. Diese sind für den Aufbau anspruchsvoller Deep-Learning-Modelle unerlässlich und helfen dir, verschiedene Herausforderungen bei der Entwicklung neuronaler Netzwerke zu meistern.

Autograd und Backpropagation

Das Autograd-System von PyTorch ist entscheidend für die automatische Differenzierung und Gradientenberechnung. In dieser Phase lernst du über die Grundlagen hinaus, wie du Berechnungsgraphen erstellst und mit Verläufen umgehst. Diese bilden das Rückgrat eines effektiven Trainings neuronaler Netze.

Arbeiten mit dem Ökosystem von PyTorch

Die Stärke von PyTorch liegt in seinem reichhaltigen Ökosystem an Tools und Erweiterungen. Neben dem Kernpaket torch lernst du wichtige Module wie torchvision für Computer Vision, torchaudio für Audioverarbeitung und torchtext für die Verarbeitung natürlicher Sprache kennen . Diese domänenspezifischen Bibliotheken bieten vorgefertigte Modelle und Hilfsprogramme für spezielle Aufgaben.

Objektorientierte Modellentwicklung

PyTorch verfolgt durch das nn.Moduleeinen objektorientierten Ansatz . Das Wissen, wie man benutzerdefinierte Schichten erstellt, Modellarchitekturen definiert und komplexe neuronale Netze mithilfe von Klassenvererbung implementiert, ist entscheidend für die Erstellung anspruchsvoller Modelle. Dazu gehören Konzepte wie Forward Hooks, Parameterverwaltung und Modellserialisierung.

Fortgeschrittene Trainingstechniken

Beherrsche fortgeschrittene Trainingskonzepte wie Lernratenplanung, Gradientenbeschneidung und frühzeitiges Aufhören. Das Verständnis dieser Optimierungstechniken ist wichtig, um tiefe Netzwerke zu trainieren, die effektiv konvergieren und sich gut auf neue Daten verallgemeinern lassen. Mit diesen Techniken kannst du die Verwaltung von Rechenressourcen wie GPU-Speicher und RAM besser kontrollieren.

Schritt 5 - Lernen durch Handeln

Wie wir bereits erwähnt haben, ist projektbasiertes Lernen absolut notwendig, um PyTorch effektiv zu beherrschen. Projekte zwingen dich dazu, die in Kursen und Tutorien erlernten Fähigkeiten aktiv anzuwenden, wodurch sich die Techniken viel besser in dein Gedächtnis einprägen.

Zum Glück nutzen viele DataCamp-Ressourcen diese Methode des "Learning-by-doing", aber hier sind noch einige andere Möglichkeiten, deine Fähigkeiten zu üben:

• Nimm dir Projekte vor, die dich begeistern: Sieh dich um und finde heraus, ob es in deinem Leben oder dem deiner Familie Probleme gibt, die du mit PyTorch lösen kannst.
• Nimm an Webinaren und Code Alongs teil: Du findest eine Vielzahl von DataCamp Webinare und Online-Events, bei denen du zusammen mit dem Kursleiter programmieren kannst. Diese Methode ist eine gute Möglichkeit, um neue Konzepte zu lernen und zu sehen, wie sie in Echtzeit angewendet werden.

Wenn es dir an Projektideen mangelt, bietet das DataCamp eine große Auswahl an PyTorch-Projekten, die du selbst umsetzen kannst:

• Aufbau eines Klassifizierungsmodells für E-Commerce-Kleidung
• Entwicklung von Multi-Input-Modellen für OCR
• Service Desk Ticket-Klassifizierung mit Deep Learning 
• Röntgenbilder mit PyTorch klassifizieren
• Vorhersage des Verkehrsaufkommens mit PyTorch

Ein Beispiel für einen PyTorch-Lernplan

Basierend auf dem, was wir besprochen haben, findest du im Folgenden einen Beispiel-Lernplan für jede Woche, den du an deine zeitlichen Möglichkeiten anpassen kannst.

Tägliche Praktiken:

• 3 Stunden konzentrierte Codierung
• Dokumentation lesen und Notizen machen
• Code-Review und Refactoring
• Problemlösungsübungen

Wöchentliche Ziele:

• Ein bedeutendes Projekt abschließen
• Technische Dokumentation schreiben
• Beteilige dich an Diskussionen in der PyTorch-Community
• Einen Portfolioeintrag erstellen
• Überprüfe und optimiere den Code der Vorwoche

Woche 1: PyTorch-Grundlagen und Einrichtung der Umgebung

• Montag: Installiere PyTorch, richte die Entwicklungsumgebung ein und überprüfe die GPU-Unterstützung
• Dienstag: Tensorerstellung, Indizierung und grundlegende Operationen lernen
• Mittwoch: Tensor-Manipulationen und mathematische Operationen üben
• Donnerstag: Studium der Autograd-Mechanik und Computergrafiken
• Freitag: Grundlegende Komponenten neuronaler Netze erforschen
• Am Wochenende: Erstelle und trainiere ein einfaches lineares Regressionsmodell

Woche 2: Neuronale Netzwerke - Grundlagen

• Montag: Untersuche verschiedene Verlustfunktionen (MSE, Cross-Entropy)
• Dienstag: Lerne über Optimierer (SGD, Adam, RMSprop)
• Mittwoch: Verschiedene Aktivierungsfunktionen implementieren
• Donnerstag: Erstelle dein erstes neuronales Netzwerk mit nn.Module
• Freitag: Daten laden und vorverarbeiten lernen
• Am Wochenende: Erstelle einen Ziffernklassifikator mit dem MNIST-Datensatz

Woche 3: Tiefe neuronale Netze trainieren

• Montag: Beherrsche die Komponenten des Trainingskreislaufs
• Dienstag: Validierungs- und Testverfahren implementieren
• Mittwoch: Erfahre mehr über die Planung des Lerntempos
• Donnerstag: Normalisierung der Studienpartien und Dropout
• Freitag: Frühzeitiges Anhalten und Modell-Checkpointing implementieren
• Am Wochenende: Trainiere einen Modeklassifikator mit Fashion-MNIST

Woche 4: Computer Vision und CNNs

• Montag: Lerne die Grundlagen der CNN-Architektur
• Dienstag: Studiere verschiedene CNN-Schichten und Operationen
• Mittwoch: Implementierung gängiger CNN-Architekturen
• Donnerstag: Übe Transfer-Lernen mit vortrainierten Modellen
• Freitag: Techniken zur Datenerweiterung lernen
• Am Wochenende: https: //app.datacamp.com/learn/projects/2215

Woche 5: Erweiterte Modellentwicklung

• Montag: Sequenzmodelle und RNNs studieren
• Dienstag: LSTM- und GRU-Architekturen lernen
• Mittwoch: Aufmerksamkeitsmechanismen implementieren
• Donnerstag: Grundlagen der Transformatorenarchitektur studieren
• Freitag: Lerne Strategien für den Einsatz von Modellen
• Am Wochenende: Ein Modell zur Textklassifizierung erstellen

Woche 6: Produktion und Optimierung

• Montag: Lerne Techniken zur Modellquantisierung
• Dienstag: Studie Modellbeschneidung und Komprimierung
• Mittwoch: Üben Sie Modelldienst und API-Erstellung
• Donnerstag: Erfahre mehr über verteilte Schulungen
• Freitag: Untersuchung der GPU-Speicheroptimierung
• Am Wochenende: Ein Modell mit FastAPI bereitstellen

Woche 7: Anwendungen in der realen Welt

• Montag: Erfahre mehr über benutzerdefinierte Datensätze und Datenpipelines
• Dienstag: Studiere die Multi-GPU-Ausbildung
• Mittwoch: Benutzerdefinierte Verlustfunktionen implementieren
• Donnerstag: Debugging- und Profiling-Techniken lernen
• Freitag: Best Practices für die Produktion studieren
• Am Wochenende: Aufbau einer End-to-End-ML-Pipeline

Woche 8: Fortgeschrittene Themen und Spezialisierung

• Montag: Erforsche generative Modelle (GANs, VAEs)
• Dienstag: Grundlagen des Reinforcement Learning studieren
• Mittwoch: Lerne über graphische neuronale Netze
• Donnerstag: Übung mit fortgeschrittenen Optimierungstechniken
• Freitag: Methoden zur Modellinterpretation untersuchen
• Am Wochenende: Klassifizierung von Röntgenbildern mit dem PyTorch-Projekt

6 Top-Tipps zum Erlernen von PyTorch

Wenn du bereit bist, loszulegen, solltest du diese Tipps im Hinterkopf behalten, denn sie können dir helfen, deine Fortschritte zu maximieren und dich zu konzentrieren.

1. Finde deinen Fokus

Dieser Punkt ist es wert, zweimal erwähnt zu werden. PyTorch ist ein vielseitiges Framework mit einem breiten Anwendungsspektrum. Entscheide also von Anfang an, an welcher Art von Problemen du arbeiten möchtest. Die wichtigsten Anwendungen sind:

• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
• Computer Vision (Bild und Video)
• Audioverarbeitung
• Empfehlungssysteme
• Zeitreihenvorhersage und Erkennung von Anomalien
• Reinforcement Learning
• Wissenschaftliches Rechnen und Physiksimulationen

Jedes der oben genannten Probleme kann eine große Anzahl von Unterproblemen haben, wie z.B. Bildklassifizierung, Audiogenerierung oder Texterzeugung. Manche Menschen widmen sogar ihr ganzes Berufsleben der Lösung eines dieser Probleme.

2. Regelmäßig üben

Es gibt keinen Ersatz für harte Arbeit - um in PyTorch gut zu sein, musst du regelmäßig kommen und dir die Hände schmutzig machen. Beim Üben muss es nicht unbedingt um das Schreiben von Code gehen - du kannst den PyTorch-Code anderer lesen, die Dokumentation lesen und Tutorials oder Anleitungen zu dem schreiben, was du gelernt hast. Das Wichtigste ist, dass du dein hart erarbeitetes PyTorch-Wissen nicht aus den Augen verlierst oder einrostest.

3. Arbeit an Projekten

Auch diesen Punkt erwähnen wir noch einmal. Projektbasiertes Lernen ist der beste Weg, um echtes PyTorch-Wissen aufzubauen. Vor allem, wenn du ein bestimmtes Problem löst, das sich auf dein eigenes Leben auswirkt, wird dir das Wissen, das du dabei gewonnen hast, noch lange erhalten bleiben.

4. Einer Gemeinschaft beitreten

Da PyTorch weit verbreitet ist, findest du viele Online-Communities und Gruppen, denen du beitreten kannst. Deine PyTorch-Reise muss nicht einsam sein. Der Beitritt zu einer Gemeinschaft von Lernenden kann eine ganze Reihe von Vorteilen mit sich bringen. Du kannst Wissen teilen, Hilfe bekommen, wenn du nicht weiterkommst, von den Erfahrungen anderer lernen und sogar gemeinsam an Projekten arbeiten. 

Gemeinschaften wie PyTorch-Foren, Reddit's r/pytorchund verschiedene Discord-Server, die sich dem Deep Learning widmen, bieten hervorragende Plattformen für Diskussionen, Fehlerbehebung und um über die neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden zu bleiben.

Außerdem kann die Teilnahme an diesen Gemeinschaften zu Networking-Möglichkeiten und potenziellen Jobaussichten führen, da du Beziehungen zu anderen PyTorch-Praktikern aufbaust.

Wie man einen Job findet, der PyTorch nutzt

Der traditionelle Weg zu einem Job als Programmierer/in führt über einen Abschluss in einem verwandten Fach wie Informatik, aber immer mehr Berufstätige steigen über nicht-traditionelle Wege in das Feld ein. In diesem Abschnitt erfährst du, wie du ohne Abschluss einen Job in PyTorch bekommst. Zuerst wollen wir einige Berufe vorstellen, für die PyTorch-Spezialisten eingestellt werden.

Top PyTorch Karrierewege

PyTorch-Kenntnisse werden in vielen Funktionen und Branchen hoch geschätzt. Hier sind einige gängige Berufe:

• Ingenieur für maschinelles Lernen- Erstelle und verwende ML-Modelle mit PyTorch
• Deep Learning Researcher - Forschung betreiben und neue Architekturen entwickeln
• Computer Vision Engineer - Arbeit an Bild-/Videoverarbeitungsanwendungen
• NLP Engineer - Fokus auf Sprachmodelle und Textverarbeitung
• AI Research Scientist - Den Stand der Technik in der künstlichen Intelligenz vorantreiben
• Datenwissenschaftler/in- PyTorch für prädiktive Modellierung und Analyse anwenden
• ML Infrastructure Engineer - Aufbau von Systemen zur Unterstützung der ML-Modellbereitstellung
• KI-Anwendungsentwickler - Erstelle Endbenutzeranwendungen mit PyTorch
• Robotik-Ingenieur - Verwende PyTorch für die Steuerung und Wahrnehmung von Robotern
• AI Consultant - Hilf Unternehmen bei der Implementierung von PyTorch-basierten Lösungen

Viele Unternehmen stellen für diese Positionen ein:

• Tech-Giganten (Google, Meta, Microsoft, etc.)
• KI-fokussierte Startups
• Forschungseinrichtungen und Universitäten
• Unternehmen aus dem Gesundheitswesen und der Biotechnologie
• Finanzinstitute
• Automobil- und Fertigungsunternehmen

PyTorch-Jobs finden

Wie bekommst du also einen Job in einem dieser Unternehmen?

1. Entwickle ein starkes Portfolio

Das erste, was du brauchst, ist ein grundsolides Portfolio. Er sollte zeigen, dass du in der Lage bist, reale Probleme mit PyTorch zu lösen, dein Verständnis von Deep-Learning-Konzepten unter Beweis zu stellen und deine Programmierfähigkeiten hervorzuheben. Beziehe verschiedene Projekte mit ein, die zu deiner angestrebten Rolle passen, egal ob es sich um Computer Vision, NLP oder allgemeines maschinelles Lernen handelt. 

Achte darauf, dass du deine Arbeit auf Plattformen wie GitHub gut dokumentierst und deinen Ansatz, deine Methodik und deine Ergebnisse erläuterst. Wenn du kannst, erzählst du, wie sich dein Projekt auf dein Leben, deine Freunde oder ein Unternehmen ausgewirkt hat. Mit einem starken Portfolio beweist du nicht nur deine technischen Fähigkeiten, sondern zeigst potenziellen Arbeitgebern auch, dass du praktische Lösungen liefern kannst.

2. Entwickle einen effektiven Lebenslauf

Auf dem modernen Arbeitsmarkt gehen 60-70% der Bewerbungen den Bach runter, bevor ein Mensch sich deine Bewerbung überhaupt ansieht. Das liegt daran, dass Application Tracking Systems (ATS) die Bewerber automatisch nach Erfahrung, Schlüsselwörtern und anderen Faktoren filtern. 

Bevor du also Menschen erreichst, muss dein Lebenslauf effektiv genug sein, um diese Systeme zu durchlaufen. Zum Glück kannst du KI mit KI bekämpfen, indem du Online-Dienste nutzt, die dir helfen, deinen Lebenslauf zu optimieren. Du kannst auch unseren separaten Leitfaden lesen über Erstellung eines herausragenden Lebenslaufs.

3. Erzeuge Aufmerksamkeit und vernetze dich

Eine der bewährten Methoden, um einen Job zu bekommen, nicht nur im Bereich Deep Learning, sondern in jedem Bereich, ist die Vernetzung. Aber viele Anfänger sind verunsichert, weil sie niemanden in der Branche kennen, mit dem sie sich vernetzen können. Hier können Plattformen wie LinkedIn eine große Hilfe sein.

Vom ersten Tag an solltest du dich verpflichten, dein PyTorch-Wissen in Form von kurzen Beiträgen oder Artikeln auf LinkedIn oder Medium zu teilen. Dadurch werden dein Name und dein Fachwissen bei potenziellen Personalverantwortlichen bekannt und können einen bleibenden Eindruck hinterlassen. Du kannst dich mit jedem verbinden, der sich mit deinen Inhalten beschäftigt und so dein Netzwerk langsam aufbauen und erweitern.

Es kann sein, dass du über dein Netzwerk freiberufliche Projekte bei PyTorch bekommst, was ein großer Gewinn für dein Portfolio sein kann.

Schlussgedanken

Das Erlernen von PyTorch ist eine wertvolle Investition in deine Karriere, vor allem, da KI weiterhin die Industrien weltweit umgestaltet. Die Lernkurve mag anfangs steil erscheinen, aber wenn du einen strukturierten Ansatz verfolgst und konsequent praktizierst, wirst du dieses leistungsfähige System meistern. Denke daran, dass jeder irgendwo anfängt und die PyTorch-Community Neulinge unglaublich unterstützt.

Egal, ob du Ingenieur für maschinelles Lernen oder Forscher werden willst oder einfach nur die faszinierende Welt des Deep Learning erkunden möchtest, PyTorch bietet dir die Werkzeuge und die Flexibilität, die du brauchst. Beginne mit den Grundlagen, arbeite an sinnvollen Projekten, engagiere dich in der Gemeinschaft, sei konsequent und überstürze nichts. Es gab noch nie einen besseren Zeitpunkt, um deine PyTorch-Reise zu beginnen.

Starten Sie noch heute mit unserem Einführung in Deep Learning in PyTorch Kursoder setzen Sie Ihre Reise fort mit Kurs Deep Learning für Fortgeschrittene mit PyTorch. Du kannst auch herausfinden, was es braucht, um eine PyTorch-Zertifizierung in unserem separaten Leitfaden.