Kann man PyTorch ohne NumPy nutzen?

Wenn du ein Deep‑Learning‑Entwickler bist, hast du dich vielleicht schon einmal mit dieser Frage beschäftigt.

Beim Durchstöbern von Fine‑Tuning‑Code stößt du immer wieder auf zwei Namen:

import numpy as np
import torch

„Aber die Tensor‑Operationen sind doch alles in PyTorch enthalten… Warum also NumPy?“ „Sie scheinen sich zu überschneiden – muss ich NumPy separat lernen?“

Ich hatte die gleiche Neugier und habe die Antworten, die ich gefunden habe, hier zusammengefasst.

1. Was ist eigentlich der Unterschied zwischen NumPy und PyTorch?

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Kurz gesagt: PyTorch ist

„NumPy auf der GPU + automatische Differenzierung (autograd)“

Wenn man die Rollen aufteilt:

  • NumPy
  • Bibliothek für Arrays/Matrix‑Operationen auf der CPU
  • Standard für numerische Berechnungen, lineare Algebra und Statistik in Python

  • Baut sich um die Datenstruktur ndarray auf

  • PyTorch

  • Fast identischer API‑Stil wie NumPy
  • Läuft nicht nur auf der CPU, sondern auch auf der GPU (CUDA)
  • Unterstützt automatische Differenzierung → ermöglicht Deep‑Learning‑Training

Die Entwickler von PyTorch haben bewusst die NumPy‑Syntax übernommen:

  • np.array([...]) → torch.tensor([...])
  • x_np.shape → x_torch.shape
  • np.reshape(x, …) → x_torch.view(…) oder x_torch.reshape(…)

Wenn du also die Tensor‑Operationen von PyTorch lernst, bekommst du gleichzeitig die Denkweise und Syntax von NumPy mit.

2. Müssen wir NumPy zuerst lernen?

Viele Tutorials beginnen mit NumPy, was verwirrend sein kann. Aus praktischer Sicht lautet die Antwort:

NumPy muss nicht zuerst gelernt werden – PyTorch kann sofort mit Tensor‑Operationen starten.

Warum?

  • Konzepte wie Form, Broadcasting und Indexierung funktionieren in NumPy und PyTorch nahezu identisch.
  • Im Deep‑Learning nutzen wir hauptsächlich Tensor‑Operationen + automatische Differenzierung, die ausschließlich in PyTorch vorhanden sind.

Wenn Deep‑Learning dein Ziel ist, kannst du: 1. Zuerst die Tensor‑Manipulationen in PyTorch erlernen. 2. Wenn du auf np.xxx stößt, verstehe es als „CPU‑Array‑Version der Tensor‑Operation“.

3. Warum taucht NumPy trotzdem immer wieder auf?

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Du fragst dich vielleicht: „Wenn PyTorch stärker ist, warum nicht alles in PyTorch schreiben?“

Antwort: Die meisten Python‑Data‑Science‑Bibliotheken sind auf NumPy aufgebaut.

3‑1. Datenvorverarbeitung – die Welt von NumPy

  • OpenCV, Pillow → Bilder werden als NumPy‑Arrays zurückgegeben
  • pandas → DataFrame.values / to_numpy() liefert NumPy‑Arrays
  • Viele Statistik‑/Numerik‑Pakete → Eingabe/Output in NumPy

Kurz gesagt: Alle Datenmanipulationen vor dem Modell laufen meist in NumPy.

3‑2. Modelltraining/Inference – die Welt von PyTorch

import numpy as np
import torch

x_np = ...  # Vorverarbeitete NumPy‑Array
x_tensor = torch.from_numpy(x_np)  # Tensor‑Umwandlung
x_tensor = x_tensor.to("cuda")     # Auf die GPU

out = model(x_tensor)

Hier ist PyTorch das dominante Paradigma.

3‑3. Visualisierung/Export – wieder NumPy

  • matplotlib → erwartet NumPy‑Arrays
  • pandas → zum Speichern als CSV
  • Einfache Statistik‑Berechnungen

Daher muss man Tensoren wieder in NumPy‑Arrays umwandeln:

out_cpu = out.detach().cpu().numpy()

Ein häufiger Fehler:

TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy

Man muss zuerst .cpu() aufrufen, bevor man .numpy() verwendet.

4. System‑Level‑Wichtiges: Zero‑Copy‑Sharing

Ein interessanter Low‑Level‑Aspekt ist das Zero‑Copy‑Sharing zwischen NumPy und PyTorch.

x_np = np.random.randn(3, 3)
x_tensor = torch.from_numpy(x_np)  # Hier!

Der Speicher wird nicht kopiert – PyTorch teilt einfach den NumPy‑Speicher.

Umgekehrt:

x_np2 = x_tensor.numpy()

Erzeugt ebenfalls ein NumPy‑Array, das denselben Speicher nutzt (sofern es ein CPU‑Tensor ist).

Beispiel:

x_np = np.zeros((2, 2))
x_tensor = torch.from_numpy(x_np)

x_tensor[0, 0] = 1
print(x_np)
# [[1. 0.]
#  [0. 0.]]  ← Das NumPy‑Array ändert sich ebenfalls

Fazit:

  • PyTorch und NumPy können auf der CPU Speicher teilen.
  • Dadurch ist der Wechsel zwischen Vorverarbeitung (NumPy) → Training (PyTorch) → Nachbearbeitung (NumPy) ohne großen Kopieraufwand möglich.

5. Ein kompletter Ablauf – Beispiel für Bildklassifikation

import cv2
import numpy as np
import torch

# 1. Bild laden & NumPy‑Vorverarbeitung (NumPy‑Bereich)
img = cv2.imread("cat.png")          # shape: (H, W, C), BGR, NumPy‑Array
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = cv2.resize(img, (224, 224))
img = img.astype(np.float32) / 255.0
img = np.transpose(img, (2, 0, 1))   # (C, H, W)

# 2. NumPy → PyTorch‑Tensor & GPU‑Transfer (PyTorch‑Bereich)
x = torch.from_numpy(img)            # shape: (3, 224, 224)
x = x.unsqueeze(0)                   # Batch‑Dimension: (1, 3, 224, 224)
x = x.to("cuda")

# 3. Modell‑Inference
with torch.no_grad():
    logits = model(x)
    probs = torch.softmax(logits, dim=1)

# 4. Ergebnis zurück zu NumPy für Nachbearbeitung/Visualisierung (NumPy‑Bereich)
probs_np = probs.cpu().numpy()
pred_class = np.argmax(probs_np, axis=1)[0]

Der Code zeigt klar:

  • Eingabe/Output – NumPy
  • Training/Inference – PyTorch

6. Kurzfassung – Was du wissen musst

  1. PyTorch zu lernen ist wie ein modernes NumPy – Tensor‑Manipulationen und Broadcasting sind im Wesentlichen die gleichen.
  2. NumPy muss nicht separat vertieft werden – für Deep‑Learning reicht PyTorch. np.xxx in Code bedeutet einfach die CPU‑Array‑Version.
  3. In der Praxis ist NumPy unverzichtbar für Daten‑Vorverarbeitung, Nachbearbeitung, Visualisierung und Statistik. Du wirst häufig .numpy(), torch.from_numpy() und .cpu() benutzen.
  4. Zero‑Copy‑Sharing macht den Wechsel zwischen NumPy und PyTorch sehr effizient.

Wenn du Deep‑Learning‑Code betrachtest, denke daran:

  • Tensoren auf der GPU mit Autograd → PyTorch‑Bereich
  • Umgebung, Daten, Visualisierung → NumPy‑Bereich

Das ist die Basis‑Skill‑Set eines modernen Python‑Deep‑Learning‑Entwicklers.

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