PyTorch er et open source framework til machine learning og deep learning i programmeringssproget Python. Det blev oprindeligt udviklet hos Meta (dengang Facebook) og er siden 2022 blevet forvaltet af PyTorch Foundation under Linux Foundation. PyTorch er udbredt i forskning og industri, fordi udviklere fleksibelt kan bygge modeller, træne dem på GPU'er og teste dem trin for trin; mange kendte sprog- og billedmodeller er bygget med det.
TensorFlow er et open source machine learning-framework udviklet af Google og udgivet i 2015. Det bruges til at bygge, træne og udrulle neurale netværk i applikationer, på servere eller på mobile enheder. Keras giver en tilgængelig grænseflade på højt niveau; typiske anvendelser er billedklassifikation, prognoser og anbefalingssystemer.
Keras er et open source-bibliotek i Python til at bygge og træne neurale netværk, oprindelig udviklet af François Chollet. Det tilbyder en lettilgængelig grænseflade på højt niveau til at sammensætte modeller af lag. Siden version 3 kan Keras køre på JAX, TensorFlow eller PyTorch som beregningsbackend. Eksempel: Et team bygger en prototype på en model til billedklassifikation med blot nogle få linjer kode.
Torch er et open source machine learning-framework baseret på scriptsproget Lua; dets Torch7-version var meget brugt i forskning og industri i 2010'erne. Det regnes for forgænger til PyTorch, som overtog idéer og dele af Torchs C-biblioteker, men bruger Python. Ifølge det officielle repository er Torch ikke længere under aktiv udvikling og har nu kun ringe relevans for nye projekter.
Deep learning er en gren af maskinlæring, der bruger kunstige neurale netværk med mange lag. Sådanne netværk lærer ud fra store datamængder, hvilke træk der er vigtige – fra kanter i billeder til betydningsrelationer i tekster. Deep learning ligger til grund for nutidens sprogmodeller, billed- og talegenkendelse og maskinoversættelse og kræver som regel betydelig regnekraft og mange træningsdata.
