PyTorch in NumPy sta široko uporabljeni knjižnici na področju umetne inteligence, zlasti v aplikacijah za globoko učenje. Medtem ko obe knjižnici ponujata funkcionalnosti za numerične izračune, obstajajo pomembne razlike med njima, zlasti ko gre za izvajanje izračunov na GPE in dodatne funkcije, ki jih ponujajo.
NumPy je temeljna knjižnica za numerično računalništvo v Pythonu. Zagotavlja podporo za velika, večdimenzionalna polja in matrike, skupaj z zbirko matematičnih funkcij za delovanje na teh nizih. Vendar je NumPy zasnovan predvsem za izračune CPE, kar pomeni, da morda ni optimiziran za izvajanje operacij na GPE.
Po drugi strani pa je PyTorch posebej prilagojen aplikacijam za globoko učenje in zagotavlja podporo za izvajanje izračunov na CPE in GPE. PyTorch ponuja široko paleto orodij in funkcionalnosti, ki so posebej zasnovane za gradnjo in usposabljanje globokih nevronskih mrež. To vključuje samodejno diferenciacijo z dinamičnimi računskimi grafi, ki je ključnega pomena za učinkovito usposabljanje nevronskih mrež.
Ko gre za izvajanje izračunov na GPU, ima PyTorch vgrajeno podporo za CUDA, ki je vzporedna računalniška platforma in model vmesnika za programiranje aplikacij, ki ga je ustvarila NVIDIA. To omogoča PyTorchu, da izkoristi moč grafičnih procesorjev za pospeševanje izračunov, zaradi česar je veliko hitrejši od NumPy za naloge globokega učenja, ki vključujejo težke matrične operacije.
Poleg tega PyTorch ponuja knjižnico nevronskih mrež na visoki ravni, ki ponuja vnaprej zgrajene plasti, aktivacijske funkcije, izgube funkcij in optimizacijske algoritme. To razvijalcem olajša izgradnjo in usposabljanje zapletenih nevronskih mrež, ne da bi morali implementirati vse od začetka.
Medtem ko imata NumPy in PyTorch nekaj podobnosti v smislu numeričnih računalniških zmogljivosti, PyTorch ponuja znatne prednosti, ko gre za aplikacije za globoko učenje, zlasti izvajanje izračunov na GPU in zagotavljanje dodatnih funkcij, posebej zasnovanih za gradnjo in usposabljanje nevronskih mrež.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/DLPP poglobljeno učenje s Pythonom in PyTorchom:
- Če želimo prepoznati barvne slike na konvolucijski nevronski mreži, ali moramo dodati še eno dimenzijo pri prepoznavanju sivih slik?
- Ali se lahko šteje, da aktivacijska funkcija posnema nevron v možganih s proženjem ali ne?
- Ali je izguba zunaj vzorca izguba validacije?
- Ali je treba uporabiti tenzorsko ploščo za praktično analizo modela nevronske mreže, ki se izvaja PyTorch, ali je dovolj matplotlib?
- Ali lahko PyTorch primerjamo z NumPy, ki deluje na GPE z nekaterimi dodatnimi funkcijami?
- Ali je ta predlog resničen ali napačen "Za klasifikacijsko nevronsko mrežo bi moral biti rezultat porazdelitev verjetnosti med razredi."
- Ali je izvajanje modela nevronske mreže globokega učenja na več grafičnih procesorjih v PyTorchu zelo preprost postopek?
- Ali lahko običajno nevronsko mrežo primerjamo s funkcijo skoraj 30 milijard spremenljivk?
- Katera je največja konvolucijska nevronska mreža?
- Kateri algoritem je mogoče uporabiti, če je vhod seznam nizov numpy, ki hranijo toplotni zemljevid, ki je rezultat ViTPose, in je oblika vsake datoteke numpy [1, 17, 64, 48], ki ustreza 17 ključnim točkam v telesu?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/DLPP Deep Learning with Python and PyTorch