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PyTorch und Torch vergleichen 
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Kleinunternehmen (42.9% der Bewertungen)
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PyTorch
Sternebewertung
(22)4.5 von 5
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(15)4.4 von 5
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Erfahren Sie mehr über TorchZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass PyTorch bei der "Neural Network Training" mit seinem dynamischen Berechnungsgraphen hervorsticht, der während der Modellentwicklung mehr Flexibilität ermöglicht, während Torch für seinen statischen Graphenansatz bekannt ist, der für neue Benutzer weniger intuitiv sein kann.
- Rezensenten erwähnen, dass PyTorchs "Data Preprocessing"-Fähigkeiten robuster sind, mit eingebauter Unterstützung für verschiedene Datentypen und Transformationen, während Torch-Benutzer auf Einschränkungen bei der Handhabung komplexer Datenintegrationstasks hingewiesen haben.
- G2-Benutzer heben hervor, dass PyTorch überlegene "Deep Learning Capabilities" bietet, insbesondere mit seiner umfangreichen Bibliothek vortrainierter Modelle und Unterstützung für fortschrittliche Architekturen, während Torch in diesem Bereich als weniger umfassend angesehen wird.
- Benutzer auf G2 berichten, dass PyTorchs "Visualization Tools" benutzerfreundlicher und integrierter sind, was das Debuggen und Verstehen der Modellleistung erleichtert, verglichen mit Torch, dem einige dieser fortschrittlichen Visualisierungsfunktionen fehlen.
- Rezensenten sagen, dass PyTorchs "Automated Model Tuning"-Funktionen fortschrittlicher sind und eine einfachere Hyperparameter-Optimierung ermöglichen, während Torch-Benutzer den Bedarf an mehr automatisierten Lösungen in diesem Bereich geäußert haben.
- Benutzer erwähnen, dass PyTorchs "Quality of Support" etwas besser ist, mit einer größeren Community und mehr verfügbaren Ressourcen zur Fehlerbehebung, während Torch-Benutzer festgestellt haben, dass der Support weniger reaktionsschnell und umfassend sein kann.
PyTorch vs Torch
- Die Gutachter waren der Meinung, dass PyTorch den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Torch.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Torch.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von PyTorch gegenüber Torch.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
PyTorch
Keine Preisinformationen verfügbarTorch
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
PyTorch
Keine Informationen zur Testversion verfügbarTorch
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.2
17
8.9
11
Einfache Bedienung
8.6
18
8.9
11
Einfache Einrichtung
Nicht genügend Daten
8.1
9
Einfache Verwaltung
Nicht genügend Daten
8.3
9
Qualität der Unterstützung
7.9
17
8.1
9
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Nicht genügend Daten
7.8
9
Produktrichtung (% positiv)
10.0
17
8.8
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Funktionen
Künstliches Neuronales Netzwerk22 Funktionen ausblenden22 Funktionen anzeigen
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Core Functionality - Artificial Neural Network
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Data Handling - Artificial Neural Network
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Performance - Artificial Neural Network
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Usability - Artificial Neural Network
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Advanced Features - Artificial Neural Network
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Agentische KI - Künstliches Neuronales Netzwerk
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Maschinelles Lernen4 Funktionen ausblenden4 Funktionen anzeigen
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Integration - Maschinelles Lernen
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Lernen - Maschinelles Lernen
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Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
PyTorch und Torch sind kategorisiert als Maschinelles Lernen und Künstliches Neuronales Netzwerk
Einzigartige Kategorien
PyTorch hat keine einzigartigen Kategorien
Torch hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
PyTorch
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Torch
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Computersoftware
28.6%
forschung
14.3%
Telekommunikation
9.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
9.5%
Automotive
9.5%
Andere
28.6%
Computersoftware
42.9%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.3%
Telekommunikation
7.1%
forschung
7.1%
Psychische Gesundheitsversorgung
7.1%
Andere
21.4%
Top-Alternativen
Diskussionen
Wofür verwenden Sie Pytorch? (z.B. NLP, Computer Vision, Reinforcement Learning, etc.)
1 Kommentar
IB
Alle Paradigmen für DeepLearning werden von PyTorch für die Entwicklung unterstützt.Mehr erfahren
Was kann man mit PyTorch machen?
1 Kommentar
AG
PyTorch wird hauptsächlich verwendet, um große ML/DL-Modelle zu trainieren.Mehr erfahren
PyTorch hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
Torch hat keine Diskussionen mit Antworten
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