Gan PyTorch, gan NumPy ir plaši izmantotas bibliotēkas mākslīgā intelekta jomā, jo īpaši dziļās mācīšanās lietojumprogrammās. Lai gan abas bibliotēkas piedāvā funkcijas skaitliskiem aprēķiniem, starp tām pastāv būtiskas atšķirības, jo īpaši attiecībā uz aprēķinu veikšanu GPU un to nodrošinātajām papildu funkcijām.
NumPy ir pamata bibliotēka skaitliskai skaitļošanai programmā Python. Tas nodrošina atbalstu lieliem, daudzdimensiju masīviem un matricām, kā arī matemātisko funkciju kolekciju, lai darbotos ar šiem masīviem. Tomēr NumPy galvenokārt ir paredzēts CPU aprēķiniem, kas nozīmē, ka tas var nebūt optimizēts darbību veikšanai GPU.
No otras puses, PyTorch ir īpaši pielāgota dziļas apmācības lietojumprogrammām un nodrošina atbalstu aprēķinu veikšanai gan CPU, gan GPU. PyTorch piedāvā plašu rīku un funkciju klāstu, kas ir īpaši izstrādāti dziļu neironu tīklu veidošanai un apmācībai. Tas ietver automātisku diferenciāciju ar dinamiskiem aprēķinu grafikiem, kas ir ļoti svarīgi, lai efektīvi apmācītu neironu tīklus.
Runājot par aprēķinu veikšanu GPU, PyTorch ir iebūvēts atbalsts CUDA, kas ir paralēla skaitļošanas platforma un lietojumprogrammu interfeisa modelis, ko izveidojis NVIDIA. Tas ļauj PyTorch izmantot GPU jaudu, lai paātrinātu aprēķinus, padarot to daudz ātrāku nekā NumPy dziļas mācīšanās uzdevumiem, kas ietver smagas matricas darbības.
Turklāt PyTorch nodrošina augsta līmeņa neironu tīklu bibliotēku, kas piedāvā iepriekš izveidotus slāņus, aktivizācijas funkcijas, zaudēšanas funkcijas un optimizācijas algoritmus. Tādējādi izstrādātājiem ir vieglāk izveidot un apmācīt sarežģītus neironu tīklus, neieviešot visu no nulles.
Lai gan NumPy un PyTorch ir dažas līdzības attiecībā uz skaitliskās skaitļošanas iespējām, PyTorch piedāvā ievērojamas priekšrocības, kad runa ir par dziļas mācīšanās lietojumprogrammām, jo īpaši, veicot aprēķinus GPU un nodrošinot papildu funkcijas, kas īpaši paredzētas neironu tīklu veidošanai un apmācībai.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/DLPP padziļināta mācīšanās ar Python un PyTorch:
- Ja kāds vēlas atpazīt krāsu attēlus konvolucionālajā neironu tīklā, vai, atpazīstot pelēkās skalas attēlus, ir jāpievieno cita dimensija?
- Vai aktivizācijas funkciju var uzskatīt par tādu, kas imitē neironu smadzenēs, vai nu iedegas, vai ne?
- Vai ārpusizlases zudums ir validācijas zaudējums?
- Vai PyTorch palaist neironu tīkla modeļa praktiskai analīzei vajadzētu izmantot tenzoru plati vai pietiek ar matplotlib?
- Vai PyTorch var salīdzināt ar NumPy, kas darbojas GPU ar dažām papildu funkcijām?
- Vai šis apgalvojums ir patiess vai nepatiess "Neironu tīkla klasifikācijas rezultātam jābūt varbūtības sadalījumam starp klasēm."
- Vai dziļās mācīšanās neironu tīkla modeļa palaišana vairākos PyTorch GPU ir ļoti vienkāršs process?
- Vai parasto neironu tīklu var salīdzināt ar gandrīz 30 miljardu mainīgo funkciju?
- Kāds ir lielākais konvolucionālais neironu tīkls?
- Kuru algoritmu var izmantot, ja ievade ir to masīvu saraksts, kuros tiek glabāta siltuma karte, kas ir ViTPose izvade, un katra nelīdzenā faila forma ir [1, 17, 64, 48], kas atbilst 17 pamatpunktiem?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu sadaļā EITC/AI/DLPP Deep Learning ar Python un PyTorch