Wrote about PyTorch in general

doc/Grundlagen_des_maschinellen_lernens.tex

@@ -530,6 +530,7 @@ Die Dimension der Submatritzen beträgt meißt $2\times2$. In Abbildung \ref{Poo
 \end{figure}
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 \section{PyTorch}
+Pytorch ist ein von der Facebook Research Group entwickeltes Framework für machinelles Lernen in Python. Es ermöglicht Programmierern, maschinelles Lernen einfach und hochoptimiret umzusetzen. Dafür stellt es unter anderem eine Schnittstelle für Grafikkarten bereit und lieferet viele Funktionen, die oft benötigt werden. So muss beispielsweise die Gradientenberechnung oder die Berechnung der Fehlerfunktion nicht in jedem Projekt erneut implementiert werden. Die Grundlage der Pytorch Library ist der Datentyp \glqq Tensor''. Dabei handelt es sich im wesentlichen um eine Matrix, die optimierte Funktionen für maschinelles Lernen aufweist und auf Grafikkarten transferiert werden kann. Alle Daten werden in Form dieser Tensoren gespeichert und verarbeitet. Sollen also Bilder erkannt werden, müssen diese erst zu Tensoren konvertiert werden. Neben den Fehlerfunktionen und der Gradientenberechnung ist besonders die Einfachheit mit der ein Netz in Pytorch definiert werden kann bezeichnend. Pytorch ermöglicht es also, dass die Entwicklung auf die Logik selber fokusiert sein kann und trotzdem komplexe mathematische Funktionen verwendet werden können. Häufig genannte Alternativen zu Pytorch sind die Frameworks \glqq Tensorflow'' oder \glqq Keras''. Tensorflow wird von Google entwickelt und ist auch für andere Sprachen als Python verfügbar.
 \subsection{Datenvorbereitung}
 \subsection{Definieren des Netzes}
 \subsection{Trainieren des Netzes}