PyTorch ist ein 2016 von Meta (ehemals Facebook) entwickeltes Open-Source-Framework für Deep Learning. Es wird vor allem zur Entwicklung und zum Training von Modellen der Künstlichen Intelligenz (KI) eingesetzt, insbesondere wenn neuronale Netze zum Einsatz kommen [1]. Heute zählt PyTorch zu den am weitesten verbreiteten Frameworks im Bereich des Deep Learning.
Anwendungsfelder
PyTorch wird zur Entwicklung vielfältiger KI-Modelle und Anwendungen genutzt, die in vielen Bereichen eingesetzt werden können. Die häufigsten Anwendungsfelder finden sich in der Computer Vision sowie der Verarbeitung von natürlicher Sprache [2]. In diesem Zusammenhang ist PyTorch auch für die Entwicklung von Alltagsrobotern relevant.
Lizenz
PyTorch unterliegt einer freizügigen Open-Source-Lizenz im BSD-Stil. Einzelheiten finden sich in der Lizenzvereinbarung [3].
Betriebssysteme und Programmiersprachen
PyTorch verwendet in erster Linie die Programmiersprache Python und ist mit den Betriebssystemen Linux, Windows und MacOS kompatibel [4].
Erforderliche Kenntnisse
Für die Arbeit mit PyTorch empfiehlt sich neben Erfahrung mit der Programmiersprache Python auch Verständnis von maschinellem Lernen. Für einfache Projekte reichen oft aber schon Grundlagen – für komplexere Anwendungen braucht man mehr Wissen.
Vorteile
Leicht zu lernen und einfache Bedienung Große Flexibilität Schnelle Berechnungen
Nachteile
Weniger Funktionen als TensorFlow Benötigt viel Rechenleistung
Referenzen
[1] D. Bergmann und C. Stryker. Was ist PyTorch? [Online]. Verfügbar: https://www.ibm.com/de-de/think/topics/pytorch. [Abruf September 19, 2025].
[2] N. Srivastava. (2022, August 4). What is PyTorch used for (practical use cases). [Online]. Verfügbar: https://www.e2enetworks.com/blog/what-is-pytorch-used-for-practical-use-cases. [Abruf September 19, 2025].
[3] PyTorch auf GitHub: https://github.com/pytorch/pytorch/blob/main/LICENSE.
[4] PyTorch-Website: https://pytorch.org/.
