Wie man PyTorch von Grund auf neu lernt im Jahr 2026: Ein Expertenleitfaden

Warum es so gut ist, PyTorch zu lernen

Da die KI-Blase immer weiter wächst und PyTorch das wichtigste KI-Framework ist, sind PyTorch-Spezialisten gerade total gefragt. Es wird verwendet, um alles Mögliche zu entwickeln, von einfachen Bildklassifikatoren bis hin zu großen Sprachmodellen wie GPT, Computer-Vision-Systemen für selbstfahrende Autos, Empfehlungsmaschinen für Streaming-Dienste und topaktuellen KI-Forschungsprojekten in Labors auf der ganzen Welt.

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

Diese hohe Platzierung zeigt, wie wichtig PyTorch in der Datenwissenschaft und im Bereich des maschinellen Lernens ist. 

Firmen suchen echt aktiv nach Leuten mit PyTorch-Kenntnissen und bieten coole Gehälter und spannende Karrieremöglichkeiten. Die zunehmende Beliebtheit des Frameworks bedeutet auch, dass es eine riesige Community von Entwicklern und Forschern gibt, die Wissen, Tutorials und Ressourcen austauschen. 

Egal, ob du gerade erst mit KI anfängst oder deine Karriere vorantreiben willst – mit PyTorch kannst du an coolen Projekten arbeiten und mit führenden Tech-Firmen zusammenarbeiten.

Wie lange dauert es, PyTorch zu lernen?

Auch wenn PyTorch ein anfängerfreundliches Framework ist, dauert es eine Weile, bis man vom absoluten Neuling zum Profi wird, der Probleme mit PyTorch lösen kann. Wie lange du brauchst, um PyTorch zu lernen, hängt total davon ab, wie viel Programmiererfahrung du schon hast, wie kompliziert die Konzepte sind, die du verstehen willst, und wie viel Zeit du fürs Lernen aufbringen kannst.

Aber mit einem guten Lernplan und konsequenter Arbeit kannst du die Grundlagen in ein paar Wochen draufhaben und dich in ein paar Monaten richtig wohl dabei fühlen.

Online-Ressourcen sind immer willkommen und bieten eine bessere Lernerfahrung als die PyTorch-Dokumentation (was nicht heißt, dass die Dokumentation schlecht ist – sie ist super). Du kannst sie nach deinem aktuellen Kenntnisstand und deiner verfügbaren Zeit auswählen. 

Zum Beispiel unser Deep Learning in Python Skill Track, der hauptsächlich PyTorch nutzt, dauert etwa 16 Stunden und deckt Fähigkeiten vom Anfänger- bis zum Fortgeschrittenenniveau ab. Klar, der Weg zum erfahrenen Deep-Learning-Ingenieur in Python braucht viel mehr Zeit und Mühe als das. 

Verbring die meiste Zeit damit, PyTorch-Code zu schreiben und Probleme zu lösen.

Genauso wie das Fahrradfahren viel besser klappt, wenn man einfach draufsteigt, statt nur über Fahrtechniken zu lesen, geht das Lernen von echten PyTorch-Projekten viel schneller als nur theoretisches Studieren. Bei DataCamp bieten wir viele PyTorch-Projekte an, bei denen du selbst Hand anlegen kannst.

Wie man PyTorch lernt: 6 Schritte zum Erfolg

Schauen wir uns jetzt mal einen Schritt-für-Schritt-Ansatz zum Lernen von PyTorch an. Dieser Artikel geht davon aus, dass du dich mit Python auskennst und Erfahrung im Umgang mit verschiedenen Datentypen hast. Wenn nicht, solltest du zuerst mit unserem Anleitung „Python lernen“ und unserem Lernpfad „Python-Grundlagen“. 

Schritt 1 – Versteh, warum du PyTorch lernst

Bevor du anfängst, PyTorch zu lernen, solltest du dir klare Ziele setzen. Weil PyTorch so ein riesiges Framework ist, das in allen möglichen Anwendungen genutzt wird, kommst du vielleicht nicht so gut voran, wenn du versuchst, alles auf einmal zu lernen.

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

• Interessierst du dich mehr für Aufgaben und Anwendungen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) wie LLMs? 
• Vielleicht ist das Verarbeiten und Erzeugen von menschenähnlichen Audioaufnahmen eher dein Ding (ich persönlich würde es toll finden, mein iPhone mit meiner Stimme entsperren zu können). 
• Du könntest auch an einer Vielzahl spannender Aufgaben im Bereich Computer Vision arbeiten, die Bilder und Audio umfassen. 

Egal, für welche Teilaufgabe des Deep Learning du dich entscheidest, deine Lernerfahrung wird anders sein. PyTorch nutzt verschiedene Ansätze und Algorithmen, um diese Aufgaben zu lösen. Wenn du dich also vorher für einen entscheidest, legst du damit die Richtung für deinen Lernweg über die Grundlagen hinaus fest.

Schritt 2 – Los geht's mit den Grundlagen von PyTorch

PyTorch setzt auf intuitive Deep-Learning-Entwicklung und macht es möglich, komplexe neuronale Netze in leicht verständlichem Code auszudrücken. Du solltest damit anfangen, die grundlegenden Bausteine zu verstehen:

• Tensoren: Die Hauptdatenstruktur in PyTorch, ähnlich wie NumPy-Arrays, aber mit GPU-Beschleunigungsfunktionen.
• Autograd: Die automatische Differenzierungs-Engine von PyTorch, die das Training neuronaler Netze unterstützt
• Neuronale Netzwerkmodule: Bausteine für die Erstellung neuronaler Netzwerkarchitekturen

Unser Kurs „Einführung in Deep Learning mit PyTorch“ behandelt viele dieser Grundlagen und hilft dir dabei, PyTorch richtig gut zu verstehen. 

PyTorch installieren und deine Umgebung einrichten

Um PyTorch zu nutzen, musst du es erst installieren und deine Entwicklungsumgebung einrichten. Du kannst PyTorch mit pip oder conda installieren, indem du die passende Version für dein System und optional CUDA-Unterstützung für GPU-Beschleunigung auswählst.

Schritt 3 – Schreib dein erstes PyTorch-Programm

Fang mit einfachen Tensoroperationen und grundlegenden Komponenten neuronaler Netze. Erstelle Tensoren, mach mathematische Operationen und versteh, wie Daten durch den Berechnungsgraphen fließen. Fang mit der linearen Regression oder einem einfachen Klassifikator an, bevor du dich an komplexere Sachen wagst.

PyTorch-Datenstrukturen

Neben Tensoren hat PyTorch noch ein paar spezielle Datenstrukturen und Hilfsprogramme:

• Datensatz und DataLoader Klassen für die Datenverarbeitung
• nn.Module zum Erstellen von Schichten für neuronale Netze
• Optimierer für die Aktualisierung von Modellparametern

Trainingsablauf in PyTorch

Es ist echt wichtig, den Trainingszyklus zu verstehen – Vorwärtsdurchlauf, Verlustberechnung, Rückpropagation und Parameteraktualisierungen sind das Herzstück des Deep Learning in PyTorch. Diese Konzepte sind echt wichtig, egal ob du ein einfaches neuronales Netzwerk oder ein kompliziertes Transformer-Modell entwickelst. Du wirst dir die Schritte der Schleife wahrscheinlich auswendig merken.

Verlustfunktionen und Optimierer

PyTorch hat verschiedene Verlustfunktionen für unterschiedliche Aufgaben (MSE, Kreuzentropieusw.) und Optimierer (SGD, Adam) benutzt, um die Modellparameter zu aktualisieren. Diese Komponenten zu beherrschen ist echt wichtig, um gute Modelle zu trainieren.

Schritt 4 – Lerne die mittleren PyTorch-Konzepte

Sobald du mit den Grundlagen vertraut bist, kannst du dich mit fortgeschritteneren PyTorch-Themen beschäftigen. Die sind echt wichtig, um komplexe Deep-Learning-Modelle zu entwickeln, und helfen dir dabei, verschiedene Herausforderungen bei der Entwicklung neuronaler Netze zu meistern.

Autograd und Rückwärtspropagierung

Das Autograd-System von PyTorch ist super wichtig für die automatische Differentiation und die Berechnung von Gradienten. In dieser Phase lernst du mehr als nur die Grundlagen, zum Beispiel wie man Berechnungsgraphen erstellt und mit Gradienten umgeht. Die sind echt wichtig für ein gutes Training von neuronalen Netzen.

Arbeiten mit dem PyTorch-Ökosystem

Die Stärke von PyTorch kommt von seinem coolen Ökosystem aus Tools und Erweiterungen. Lerne über das Kernpaket „torch “ hinaus, wie man wichtige Module wie „torchvision“ für Computer Vision, „torchaudio“ für die Audioverarbeitung und „torchtext“ für die Verarbeitung natürlicher Sprache benutzt . Diese domänenspezifischen Bibliotheken bieten vorgefertigte Modelle und Hilfsprogramme für spezielle Aufgaben.

Entwicklung von objektorientierten Modellen

PyTorch nutzt einen objektorientierten Ansatz durch nn.Module-. Zu wissen, wie man benutzerdefinierte Schichten erstellt, Modellarchitekturen definiert und komplexe neuronale Netze mithilfe von Klassenvererbung implementiert, ist super wichtig, um anspruchsvolle Modelle zu entwickeln. Dazu gehören Sachen wie Forward Hooks, Parameterverwaltung und Modellserialisierung.

Fortgeschrittene Trainingstechniken

Lerne fortgeschrittene Trainingskonzepte wie Lernratenplanung, Gradientenbegrenzung und vorzeitiges Beenden. Das Verständnis dieser Optimierungstechniken ist super wichtig, um tiefe Netzwerke zu trainieren, die effektiv konvergieren und sich gut auf neue Daten übertragen lassen. Mit diesen Techniken kannst du besser mit Rechenressourcen wie GPU-Speicher und RAM umgehen.

Schritt 5 – Lerne durch Ausprobieren

Wie wir schon gesagt haben, ist projektbasiertes Lernen echt wichtig, um PyTorch richtig gut zu beherrschen. Projekte zwingen dich dazu, die in Kursen und Tutorials erlernten Fähigkeiten aktiv anzuwenden, wodurch sich die Techniken viel besser in dein Gedächtnis einprägen.

Zum Glück nutzen viele Ressourcen von DataCamp diese „Learning by Doing“-Methode, aber es gibt auch noch andere Möglichkeiten, deine Fähigkeiten zu trainieren:

• Mach Projekte, die dich begeistern: Schau dich um und überleg, ob irgendwelche Probleme in deinem Leben oder dem deiner Familie mit PyTorch gelöst werden können.
• Webinare und Code-Alongs besuchen: Du findest jede Menge DataCamp-Webinare und Online-Events, bei denen du zusammen mit dem Dozenten programmieren kannst. Diese Methode kann echt super sein, um neue Konzepte zu lernen und zu sehen, wie sie in Echtzeit angewendet werden.

Wenn du keine Projektideen hast, bietet DataCamp eine große Auswahl an PyTorch-Projekten, die du selbst umsetzen kannst:

• Entwicklung eines Klassifizierungsmodells für Bekleidung im E-Commerce
• Entwicklung von Multi-Input-Modellen für OCR
• Service Desk-Ticketklassifizierung mit Deep Learning 
• Classifying X-Ray Images using PyTorch
• Vorhersage des Verkehrsaufkommens mit PyTorch

Ein Beispiel für einen PyTorch-Lernplan

Basierend auf dem, was wir besprochen haben, findest du unten einen Beispiel-Lernplan für jede Woche, den du nach deinem Zeitbudget anpassen kannst.

Tägliche Übungen:

• 3 Stunden konzentriertes Programmieren
• Dokumente lesen und Notizen machen
• Codeüberprüfung und Refactoring
• Übungen zum Lösen von Problemen

Wöchentliche Ziele:

• Ein wichtiges Projekt fertigstellen
• Technische Dokumentation schreiben
• Mach bei den Diskussionen der PyTorch-Community mit
• Erstelle einen Portfolioeintrag
• Den Code der letzten Woche checken und verbessern

Woche 1: PyTorch-Grundlagen und Einrichtung der Umgebung

• Montag: Installiere PyTorch, richte die Entwicklungsumgebung ein und überprüfe die GPU-Unterstützung.
• Dienstag: Lerne, wie man Tensoren erstellt, indiziert und grundlegende Operationen durchführt.
• Mittwoch: Übe Tensormanipulationen und mathematische Operationen
• Donnerstag: Lerne die Mechanismen der automatischen Benotung und rechnergestützte Graphen kennen.
• Freitag: Entdecke die grundlegenden Komponenten neuronaler Netze
• Wochenende: Erstelle und trainiere ein einfaches lineares Regressionsmodell.

Woche 2: Grundlagen neuronaler Netze

• Montag: Untersuche verschiedene Verlustfunktionen (MSE, Kreuzentropie)
• Dienstag: Lerne mehr über Optimierer (SGD, Adam, RMSprop)
• Mittwoch: Verschiedene Aktivierungsfunktionen umsetzen
• Donnerstag: Bau dein erstes neuronales Netzwerk mit nn.Module
• Freitag: Lerne das Laden und Vorbereiten von Daten
• Wochenende: Erstelle einen Ziffernklassifikator mit dem MNIST-Datensatz.

Woche 3: Training tiefer neuronaler Netze

• Montag: Die Komponenten des Trainingskreislaufs meistern
• Dienstag: Validierungs- und Testverfahren umsetzen
• Mittwoch: Lerne mehr über das Lernen von Lernratenplanung
• Donnerstag: Lerne Batch-Normalisierung und Dropout
• Freitag: Frühzeitiges Beenden und Modell-Checkpointing einrichten
• Wochenende: Trainiere einen Modeklassifikator mit Fashion-MNIST

Woche 4: Computervision und CNNs

• Montag: Lerne die Grundlagen der CNN-Architektur
• Dienstag: Untersuche verschiedene CNN-Schichten und -Operationen
• Mittwoch: Beliebte CNN-Architekturen umsetzen
• Donnerstag: Probier mal Transferlernen mit vorab trainierten Modellen aus.
• Freitag: Lerne Techniken zur Datenvergrößerung
• Wochenende: https://app.datacamp.com/learn/projects/2215

Woche 5: Fortgeschrittene Modellentwicklung

• Montag: Lerne Sequenzmodelle und RNNs
• Dienstag: Lerne die LSTM- und GRU-Architekturen kennen
• Mittwoch: Aufmerksamkeitsmechanismen einführen
• Donnerstag: Lerne die Grundlagen der Transformatorarchitektur
• Freitag: Lerne Strategien für die Modellbereitstellung
• Wochenende: Erstell ein Textklassifizierungsmodell

Woche 6: Produktion und Optimierung

• Montag: Lerne Techniken zur Modellquantisierung
• Dienstag: Lerne, wie man Modelle beschneidet und komprimiert
• Mittwoch: Praxismodell-Bereitstellung und API-Erstellung
• Donnerstag: Erfahre mehr über verteiltes Training
• Freitag: Untersuchung zur Optimierung des GPU-Speichers
• Wochenende: Ein Modell mit FastAPI bereitstellen

Woche 7: Praktische Anwendungen

• Montag: Lerne mehr über benutzerdefinierte Datensätze und Datenpipelines
• Dienstag: Multi-GPU-Training lernen
• Mittwoch: Benutzerdefinierte Verlustfunktionen einrichten
• Donnerstag: Lerne Debugging- und Profiling-Techniken
• Freitag: Best Practices für die Produktion lernen
• Wochenende: Eine durchgängige ML-Pipeline aufbauen

Woche 8: Fortgeschrittene Themen und Spezialisierung

• Montag: Generative Modelle (GANs, VAEs) ausprobieren
• Dienstag: Lerne die Grundlagen des verstärkenden Lernens
• Mittwoch: Lerne mehr über Graph-Neuralnetzwerke
• Donnerstag: Übe mit fortgeschrittenen Optimierungstechniken
• Freitag: Methoden zur Interpretierbarkeit von Studienmodellen
• Wochenende: Projekt zur Klassifizierung von Röntgenbildern mit PyTorch

6 Top-Tipps zum Lernen von PyTorch

Wenn du startklar bist, denk an diese Tipps, denn sie können dir helfen, deine Fortschritte zu maximieren und konzentriert zu bleiben.

1. Finde deinen Fokus

Dieser Punkt ist es wert, zweimal erwähnt zu werden. PyTorch ist ein vielseitiges Framework mit einer breiten Palette von Anwendungen. Entscheide dich also von Anfang an, welche Art von Problemen du lösen möchtest. Die Hauptanwendungen sind:

• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
• Computersicht (Bild und Video)
• Audioverarbeitung
• Empfehlungssysteme
• Zeitreihenprognosen und Anomalieerkennung
• Verstärkendes Lernen
• Wissenschaftliches Rechnen und Physiksimulationen

Jedes der oben genannten Themen kann eine große Kategorie von Teilproblemen umfassen, wie zum Beispiel Bildklassifizierung, Audioerzeugung oder Textgenerierung. Manche Leute widmen vielleicht sogar ihre ganze Karriere der Lösung eines dieser Probleme.

2. Übe regelmäßig

Es gibt keinen Ersatz für harte Arbeit – um gut in PyTorch zu werden, musst du regelmäßig dabei sein und dich richtig reinhängen. Üben muss nicht immer nur das Schreiben von Code sein – du kannst auch den PyTorch-Code von anderen lesen, die Dokumentation durchgehen und Tutorials oder Anleitungen zu dem schreiben, was du gelernt hast. Das Wichtigste ist, dass du dein hart erarbeitetes PyTorch-Wissen nicht vergisst oder einrostest.

3. An Projekten arbeiten

Wir sagen das nochmal. Projektbasiertes Lernen ist der beste Weg, um echtes PyTorch-Wissen aufzubauen. Vor allem, wenn du ein bestimmtes Problem löst, das dein eigenes Leben beeinflusst, wirst du das Wissen, das du dabei gewonnen hast, noch lange behalten.

4. Werde Teil einer Community

Da PyTorch weit verbreitet ist, gibt's viele Online-Communities und Gruppen, denen du beitreten kannst. Deine Reise mit PyTorch musst du nicht alleine machen. Eigentlich kann es echt viele Vorteile bringen, Teil einer Lerngemeinschaft zu sein. Du kannst Wissen teilen, Hilfe bekommen, wenn du nicht weiterkommst, von den Erfahrungen anderer lernen und sogar bei Projekten zusammenarbeiten. 

Communities wie PyTorch-Foren, Reddit’s r/pytorchund verschiedene Discord-Server zum Thema Deep Learning bieten super Plattformen für Diskussionen, Problemlösungen und um über die neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden zu bleiben. 

Außerdem kann die Teilnahme an diesen Communities zu neuen Kontakten und vielleicht sogar zu Jobchancen führen, weil du Beziehungen zu anderen PyTorch-Anwendern aufbaust.

Wie du einen Job findest, bei dem du PyTorch einsetzt

Während man früher für einen Job als Programmierer meistens einen Abschluss in Informatik oder so gebraucht hat, steigen immer mehr Leute auf andere Wege in die Branche ein. In diesem Abschnitt zeigen wir dir, wie du einen Job im Bereich PyTorch ohne Abschluss kriegen kannst. Schauen wir uns erstmal ein paar Jobtitel an, für die PyTorch-Spezialisten gesucht werden.

Die besten Karrierewege mit PyTorch

PyTorch-Kenntnisse sind in vielen Jobs und Branchen echt gefragt. Hier sind ein paar typische Jobpositionen:

• Maschinelles Lernen-Ingenieur — ML-Modelle mit PyTorch erstellen und einsetzen
• Deep-Learning-Forscher – Mach Forschung und entwickle neue Architekturen
• Computer Vision Engineer – Arbeit an Bild-/Videoverarbeitungsanwendungen
• NLP-Ingenieur – Schwerpunkt Sprachmodelle und Textverarbeitung
• Forscher im Bereich KI – Bring die künstliche Intelligenz auf den neuesten Stand
• Datenwissenschaftler — PyTorch für Vorhersagemodelle und Analysen nutzen
• ML-Infrastrukturingenieur – Bau von Systemen zur Unterstützung der Bereitstellung von ML-Modellen
• Entwickler für KI-Anwendungen – Erstelle Anwendungen für Endnutzer mit PyTorch
• Robotikingenieur – Nutze PyTorch für die Steuerung und Wahrnehmung von Robotern
• KI-Berater – Hilf Unternehmen dabei, PyTorch-basierte Lösungen einzusetzen

Viele Firmen, die Leute für diese Jobs suchen, sind zum Beispiel:

• Tech-Giganten (Google, Meta, Microsoft usw.)
• Start-ups mit Schwerpunkt auf KI
• Forschungseinrichtungen und Unis
• Gesundheits- und Biotechnologieunternehmen
• Finanzinstitute
• Auto- und Fertigungsfirmen

PyTorch-Jobs finden

Also, wie kriegt man einen Job bei einem dieser Unternehmen?

1. Bau dir ein starkes Portfolio auf

Das Erste, was du brauchst, ist ein echt solides Portfolio. Du solltest zeigen, dass du mit PyTorch echte Probleme lösen kannst, dass du Deep-Learning-Konzepte verstehst und dass du gut programmieren kannst. Nimm verschiedene Projekte auf, die zu deiner Zielrolle passen, egal ob es sich um Computer Vision, NLP oder allgemeines maschinelles Lernen handelt. 

Stell sicher, dass du deine Arbeit auf Plattformen wie GitHub gut dokumentierst und dabei deinen Ansatz, deine Methodik und deine Ergebnisse erklärst. Wenn du kannst, erzähl doch mal, wie dein Projekt gewirkt hat, egal ob auf dein Leben, deine Freunde oder ein Unternehmen. Ein starkes Portfolio zeigt nicht nur, was du technisch drauf hast, sondern lässt potenzielle Arbeitgeber auch sehen, dass du praktische Lösungen liefern kannst.

2. Schreib einen guten Lebenslauf

Auf dem modernen Arbeitsmarkt landen 60–70 % der Bewerbungen im Papierkorb, bevor sie überhaupt von einem Menschen angesehen werden. Das liegt daran, dass Bewerbungsmanagementsysteme (ATS) die Bewerber automatisch nach Erfahrung, Verwendung von Stichwörtern und anderen Faktoren filtern. 

Bevor dein Lebenslauf also überhaupt bei den Leuten ankommt, muss er gut 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 zum Thema Erstellung eines herausragenden Lebenslaufs.

3. Aufmerksamkeit schaffen und sich vernetzen

Eine der bewährten Methoden, um einen Job zu finden, nicht nur im Bereich Deep Learning, sondern in jedem Bereich, ist das Networking. Aber viele Anfänger fühlen sich unsicher, weil sie niemanden in der Branche kennen, mit dem sie sich vernetzen können. Da können Plattformen wie LinkedIn echt eine große Hilfe sein.

Du solltest dich von Anfang an dazu verpflichten, dein PyTorch-Wissen in Form von kurzen Beiträgen oder Artikeln auf LinkedIn oder Medium zu teilen. So werden dein Name und dein Fachwissen potenziellen Personalverantwortlichen präsentiert und du kannst einen bleibenden Eindruck hinterlassen. Du kannst mit jedem in Kontakt treten, der sich für deine Inhalte interessiert, und so nach und nach dein Netzwerk aufbauen und erweitern.

Du kannst über dein Netzwerk vielleicht Freelance-Projekte mit PyTorch ergattern, was echt ein Plus für dein Portfolio sein kann.

Abschließende Gedanken

PyTorch zu lernen ist echt eine coole Investition in deine Karriere, vor allem weil KI immer mehr Branchen auf der ganzen Welt verändert. Auch wenn es am Anfang vielleicht etwas schwierig ist, kannst du dieses coole Framework mit einem strukturierten Ansatz und regelmäßigem Üben schnell meistern. Denk dran, dass jeder mal irgendwo anfängt, und die PyTorch-Community ist super hilfsbereit für Neulinge.

Egal, ob du Machine-Learning-Ingenieur oder Forscher werden willst oder einfach nur die spannende Welt des Deep Learning erkunden möchtest – PyTorch bietet dir die Tools und die Flexibilität, die du brauchst. Fang mit den Grundlagen an, arbeite an coolen Projekten, engagiere dich in der Community, bleib dran und überstürze nichts. Es gab noch nie einen besseren Zeitpunkt, um mit PyTorch loszulegen.

Leg noch heute los mit unserem Einführungskurs in Deep Learning mit PyTorchoder mach weiter mit dem Kurs „Deep Learning für Fortgeschrittene mit PyTorch“. Du kannst auch herausfinden, was nötig ist, um eine PyTorch-Zertifizierung zu bekommen.