PyTorch je res mogoče primerjati z NumPy, ki deluje na GPE z dodatnimi funkcijami. PyTorch je odprtokodna knjižnica za strojno učenje, ki jo je razvil Facebookov AI Research lab in zagotavlja prilagodljivo in dinamično strukturo računskega grafa, zaradi česar je še posebej primerna za naloge globokega učenja. Po drugi strani pa je NumPy temeljni paket za znanstveno računalništvo v Pythonu, ki zagotavlja podporo za velika večdimenzionalna polja in matrike, skupaj z zbirko matematičnih funkcij za delovanje na teh nizih.
Ena od ključnih podobnosti med PyTorch in NumPy je njuna računalniška zmogljivost, ki temelji na nizu. Obe knjižnici uporabnikom omogočata učinkovito izvajanje operacij na večdimenzionalnih nizih. S tenzorji PyTorch, ki so podobni nizom NumPy, je mogoče zlahka manipulirati in jih upravljati z uporabo širokega nabora matematičnih funkcij. Ta podobnost olajša uporabnikom, ki poznajo NumPy, nemoten prehod na PyTorch.
Vendar pa je glavna prednost, ki jo ponuja PyTorch pred NumPy, njegova sposobnost izkoriščanja računalniške moči grafičnih procesorjev za pospešeno izračune globokega učenja. PyTorch zagotavlja podporo za pospeševanje GPE-ja že takoj, kar uporabnikom omogoča veliko hitrejše urjenje globokih nevronskih mrež v primerjavi z uporabo samih CPE-jev. Ta podpora za GPU je ključnega pomena za obdelavo kompleksnih izračunov, ki so vključeni v usposabljanje modelov globokega učenja na velikih naborih podatkov.
Poleg tega PyTorch uvaja dodatne funkcionalnosti, posebej zasnovane za naloge globokega učenja. Vključuje zmožnosti samodejne diferenciacije prek svojega dinamičnega računskega grafa, ki omogoča izvajanje povratnega širjenja za usposabljanje nevronskih mrež. Ta funkcija poenostavi proces gradnje in usposabljanja kompleksnih arhitektur nevronske mreže, saj uporabnikom ni treba ročno izračunati gradientov za optimizacijo.
Druga pomembna značilnost PyTorcha je njegova brezhibna integracija s priljubljenimi knjižnicami in ogrodji za globoko učenje, kot sta TorchVision za naloge računalniškega vida in TorchText za obdelavo naravnega jezika. Ta integracija omogoča uporabnikom, da izkoristijo vnaprej zgrajene komponente in modele za pospešitev razvoja aplikacij za globoko učenje.
Nasprotno pa NumPy zagotavlja trdne temelje za manipulacijo z nizi in matematične operacije, vendar nima specializiranih funkcij, prilagojenih za naloge globokega učenja, ki jih ponuja PyTorch. NumPy sam po sebi ne podpira pospeševanja GPU za izračune, kar lahko omeji njegovo delovanje pri delu z obsežnimi modeli globokega učenja in nizi podatkov.
PyTorch je mogoče obravnavati kot razširitev NumPy z dodatnimi zmožnostmi globokega učenja, posebej optimiziranim za izračune, pospešene z GPU, in usposabljanje nevronske mreže. Medtem ko si obe knjižnici delita podobnosti v izračunih, ki temeljijo na nizih, je PyTorch osredotočen na naloge globokega učenja in njegove napredne funkcije, zato je prednostna izbira za raziskovalce in praktike, ki delajo na področju umetne inteligence in globokega učenja.
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 lahko PyTorch primerjamo z NumPy, ki deluje na GPE z nekaterimi dodatnimi funkcijami?
- 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 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