PyTorch FAQ
PyTorch ist ein Open-Source-Deep-Learning-Framework zur Entwicklung und Bereitstellung von neuronalen Netzwerken.
PyTorch verwendet dynamische Berechnungsgraphen, während andere Frameworks wie TensorFlow statische Graphen verwenden. PyTorch ermöglicht eine flexible und intuitive Modellentwicklung.
PyTorch bietet eine einfache Modellentwicklung, GPU-Beschleunigung, eine aktive Entwicklergemeinschaft und umfangreiche Tools und Bibliotheken.
PyTorch verwendet Python als Hauptprogrammiersprache.
Ja, PyTorch bietet starke Unterstützung für GPU-Berechnungen durch Integration mit CUDA.
Ja, PyTorch bietet vortrainierte Modelle, die als Ausgangspunkt für spezifischere Anwendungen dienen können.
PyTorch bietet Datenlader, die das Einladen und Vorverarbeiten von Trainingsdaten erleichtern.
PyTorch bietet verschiedene Optimierungsalgorithmen, einschließlich Stochastic Gradient Descent (SGD).
Ja, PyTorch bietet Data-Augmentation-Techniken, um den Trainingsdatensatz künstlich zu erweitern.
PyTorch bietet Metriken und Werkzeuge zur Modellbewertung und -validierung.
Ja, PyTorch hat eine aktive Entwicklergemeinschaft, die zur Weiterentwicklung und Unterstützung des Frameworks beiträgt.
PyTorch wird von verschiedenen Unternehmen und Projekten weltweit verwendet, darunter Facebook, Uber, Nvidia und viele mehr.
Ja, PyTorch bietet Tools und Bibliotheken, die für NLP-Anwendungen verwendet werden können.
Ja, PyTorch bietet Funktionen und vortrainierte Modelle für Computer Vision-Anwendungen wie Bildklassifizierung und Objekterkennung.
Ja, es gibt eine Vielzahl von Online-Tutorials, Dokumentationen und Beispielen, um PyTorch zu erlernen und zu nutzen.
Ja, PyTorch kann auch auf CPUs ausgeführt werden, obwohl GPUs für rechenintensive Aufgaben empfohlen werden.
Ja, PyTorch kann in Produktionsumgebungen eingesetzt werden. Es bietet Tools und Funktionen für das Modell-Deployment.
PyTorch bietet verschiedene Funktionen zur Skalierung, einschließlich der Unterstützung von Multi-GPU- und verteiltem Training.
Ja, verschiedene Unternehmen bieten kommerziellen Support für PyTorch an.
Ja, PyTorch bietet eine nahtlose Integration mit anderen Frameworks wie TensorFlow und ONNX.
Ja, PyTorch ist auch für Anfänger geeignet, da es eine gute Dokumentation und viele Lernressourcen gibt.
Ja, PyTorch bietet automatische Differentiation, was das Training und die Anpassung von Modellen erleichtert.
Ja, PyTorch unterstützt mobile Bereitstellungen und kann auf mobilen Geräten wie Smartphones und Tablets verwendet werden.
PyTorch kann über Pip oder Conda installiert werden. Es gibt auch vorkompilierte Pakete für verschiedene Betriebssysteme.
Ja, PyTorch ist kostenlos und Open-Source. Es kann frei verwendet, modifiziert und weitergegeben werden.
Sie auch folgende Tutorials:
Install Nodejd unter Ubuntu 22.04
Was ist Node.js?
Node.js ist eine Open-Source-JavaScript-Laufzeitumgebung, die auf der JavaScript-Engine von Chrome V8 basiert. Sie ermöglicht die Ausführung von JavaScript außerhalb des Browsers und die Verwendung auf Serverseite. Im Gegensatz zu herkömmlichem JavaScript, das hauptsächlich im Browser ausgeführt wird, ermöglicht Node.js die Ausführung von JavaScript-Code auf dem Server.
Node.js wurde entwickelt, um skalierbare Netzwerkanwendungen zu erstellen. Es bietet eine ereignisgesteuerte, nicht-blockierende E/A-Architektur, die es ermöglicht, viele gleichzeitige Verbindungen effizient und ohne Engpässe zu handhaben. Dadurch eignet sich Node.js besonders für Echtzeit-Webanwendungen, APIs und andere Anwendungen, bei denen eine große Anzahl von Anfragen gleichzeitig verarbeitet werden muss.
Ein weiterer Vorteil von Node.js ist die Verwendung von JavaScript als Programmiersprache sowohl auf der Client- als auch auf der Serverseite. Dadurch kann eine einheitliche Codebasis verwendet werden, was die Entwicklung und Wartung von Webanwendungen erleichtert.
Node.js verfügt über eine große und aktive Entwicklergemeinde, die eine Vielzahl von Modulen und Paketen erstellt hat, die über den Paketmanager npm (Node Package Manager) verfügbar sind. Diese Module erweitern die Funktionalität von Node.js und ermöglichen es Entwicklern, komplexe Aufgaben wie die Erstellung von Webservern, Datenbankverbindungen, Dateiverarbeitung und vieles mehr auf einfache Weise durchzuführen.
Insgesamt hat Node.js dazu beigetragen, JavaScript von einer reinen Frontend-Sprache zu einer vielseitigen Programmiersprache für die Entwicklung von Full-Stack-Anwendungen zu machen. Es ist eine beliebte Wahl für Entwickler, die skalierbare und leistungsstarke Webanwendungen erstellen möchten.
Warnung
Die in Ubuntu 22.04 enthaltene Version von Node.js, Version 12.22.9, ist eine LTS- oder "Long-Term-Support"-Version. Sie ist technisch veraltet, sollte aber bis zur Veröffentlichung von Ubuntu 24.04 unterstützt werden.
Um eine andere Version von Node.js zu installieren, können Sie ein PPA (Personal Package Archive) verwenden, das von NodeSource verwaltet wird. Diese PPAs enthalten mehr Versionen von Node.js als die offiziellen Ubuntu-Repositories. Zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Tutorials sind Node.js v18 .16.1 die aktuelle LTS-Version und v20.3.1 die aktuellste Version verfügbar.
Im weiteren Verlauf dieses Tutorials wird die LTS-Version verwendet.
Zuerst installieren Sie die PPA, um auf die Pakete zugreifen zu können. Rufen Sie aus Ihrem Home-Verzeichnis das Installationsskript für die Version 18.16.1 mit curl auf.
curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_18.x -o nodesource_setup.sh