PyTorch ja TensorFlow on kaks populaarset süvaõppe teeki, mis on saavutanud tehisintellekti valdkonnas märkimisväärset haaret. Kuigi mõlemad raamatukogud pakuvad võimsaid tööriistu sügavate närvivõrkude loomiseks ja treenimiseks, erinevad need kasutuslihtsuse ja kiiruse poolest. Selles vastuses uurime neid erinevusi üksikasjalikult.
Kasutusmugavus:
PyTorchi peetakse sageli TensorFlowga võrreldes kasutajasõbralikumaks ja hõlpsamini õpitavaks. Selle üheks peamiseks põhjuseks on selle dünaamiline arvutusgraafik, mis võimaldab kasutajatel võrguarhitektuuri käigupealt määratleda ja muuta. See dünaamiline olemus muudab silumise ja erinevate võrgukonfiguratsioonidega katsetamise lihtsamaks. Lisaks kasutab PyTorch intuitiivsemat ja Pythonicu süntaksit, mis teeb Pythoni programmeerimisega juba tuttavatele arendajatele selle lihtsamaks.
Selle illustreerimiseks vaatleme näidet lihtsa närvivõrgu loomisest PyTorchis:
import torch import torch.nn as nn # Define the network architecture class SimpleNet(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(784, 128) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) return x # Create an instance of the network model = SimpleNet() # Define the loss function and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
Seevastu TensorFlow kasutab staatilist arvutusgraafikut, mis nõuab, et kasutajad määraksid eelnevalt võrguarhitektuuri ja seejärel käivitaksid selle seansi jooksul. Algajatele võib see olla tülikam, kuna see hõlmab graafiku määratlemiseks ja käitamiseks eraldi samme.
Kiirus:
Kui rääkida kiirusest, siis TensorFlow on traditsiooniliselt tuntud oma suure jõudlusega võimekuse poolest. See pakub erinevaid optimeerimistehnikaid, nagu graafiku optimeerimine ja just-in-time (JIT) kompileerimine, mis võivad oluliselt parandada süvaõppe mudelite täitmiskiirust.
Kuid PyTorch on viimastel aastatel oma jõudluse parandamiseks teinud olulisi edusamme. TorchScripti kompilaatori kasutuselevõtuga ja XLA (Accelerated Linear Algebra) teegi integreerimisega on PyTorch muutunud kiiruse osas konkurentsivõimelisemaks. Need optimeerimised võimaldavad PyTorchi mudeleid tõhusalt käivitada nii protsessorites kui ka GPU-des.
Lisaks pakub PyTorch funktsiooni nimega "Automatic Mixed Precision" (AMP), mis võimaldab kasutajatel segatud täpsustreeningut sujuvalt kasutada. See tehnika võib treeningkiirust veelgi suurendada, kasutades teatud arvutuste jaoks madalama täpsusega andmetüüpe, säilitades samal ajal soovitud täpsuse.
PyTorch ja TensorFlow erinevad kasutuslihtsuse ja kiiruse poolest. PyTorchi peetakse sageli kasutajasõbralikumaks selle dünaamilise arvutusgraafiku ja intuitiivse süntaksi tõttu. Teisest küljest pakub TensorFlow suure jõudlusega võimalusi ja laia valikut optimeerimistehnikaid. Lõppkokkuvõttes sõltub valik PyTorchi ja TensorFlow vahel projekti spetsiifilistest nõuetest ja kasutaja tunnetusest iga teegiga.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/DLPP sügav õppimine Pythoni ja PyTorchiga:
- Kui soovitakse konvolutsioonilises närvivõrgus värvipilte ära tunda, kas siis tuleb hallskaala kujutiste tuvastamisel lisada veel üks mõõde?
- Kas aktiveerimisfunktsiooni võib pidada aju neuroni jäljendamiseks, kas süttimisel või mitte?
- Kas PyTorchi saab võrrelda mõne lisafunktsiooniga GPU-l töötava NumPyga?
- Kas valimiväline kadu on valideerimise kadu?
- Kas PyTorchi käivitatud närvivõrgu mudeli praktiliseks analüüsiks peaks kasutama tensorplaati või piisab matplotlibist?
- Kas PyTorchi saab võrrelda GPU-l töötava NumPy-ga, millel on mõned lisafunktsioonid?
- Kas see väide on tõene või vale "Klassifitseeriva närvivõrgu puhul peaks tulemuseks olema klassidevaheline tõenäosusjaotus."
- Kas sügava õppimisega närvivõrgu mudeli käivitamine PyTorchis mitmel GPU-l on väga lihtne protsess?
- Kas tavalist närvivõrku saab võrrelda peaaegu 30 miljardi muutuja funktsiooniga?
- Mis on suurim konvolutsiooniline närvivõrk?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid EITC/AI/DLPP süvaõppes Pythoni ja PyTorchiga