PyTorch ist eine quelloffene Python-Bibliothek für Deep Learning, ursprünglich bei Meta entwickelt und heute unter dem Dach einer eigenen Stiftung. Sie stellt die Grundbausteine bereit, um neuronale Netze zu definieren, auf Grafikprozessoren zu trainieren und anzuwenden, und übernimmt dabei die automatische Berechnung der Ableitungen, die jedes Training benötigt.
Ihr prägendes Merkmal ist der dynamische Berechnungsgraph: Das Netz entsteht während der Ausführung, weshalb sich Modelle wie normaler Python-Code schreiben, unterbrechen und untersuchen lassen. Genau das hat ihr die Vorherrschaft in der Forschung eingebracht, wo schnelles Ausprobieren zählt; die meisten neu veröffentlichten Modelle erscheinen zuerst in PyTorch. Aufgesetzt haben sich darauf zahlreiche weitere Werkzeuge, darunter die Bibliothek Transformers von Hugging Face.
Für Unternehmen ist die Bibliothek nur dann unmittelbar relevant, wenn eigene Modelle trainiert oder angepasst werden; wer fertige Modelle über eine API nutzt, kommt mit ihr nicht in Berührung.