PyTorch ja NumPy on mõlemad tehisintellekti valdkonnas laialdaselt kasutatavad raamatukogud, eriti süvaõppe rakendustes. Kuigi mõlemad teegid pakuvad arvuliste arvutuste funktsioone, on nende vahel olulisi erinevusi, eriti mis puudutab arvutuste käitamist GPU-s ja nende pakutavaid lisafunktsioone.
NumPy on Pythonis arvulise andmetöötluse põhiteek. See pakub tuge suurte, mitmemõõtmeliste massiivide ja maatriksite jaoks koos matemaatiliste funktsioonide kogumiga nende massiividega töötamiseks. Kuid NumPy on mõeldud peamiselt protsessori arvutamiseks, mis tähendab, et see ei pruugi olla optimeeritud GPU-ga töötamiseks.
Teisest küljest on PyTorch spetsiaalselt kohandatud süvaõpperakenduste jaoks ja toetab arvutuste käitamist nii protsessorites kui ka GPU-des. PyTorch pakub laia valikut tööriistu ja funktsioone, mis on spetsiaalselt loodud sügavate närvivõrkude ehitamiseks ja treenimiseks. See hõlmab automaatset diferentseerimist dünaamiliste arvutusgraafikutega, mis on närvivõrkude tõhusaks treenimiseks ülioluline.
Arvutuste käitamiseks GPU-s on PyTorchil sisseehitatud tugi CUDA-le, mis on NVIDIA loodud paralleelne arvutusplatvorm ja rakenduste programmeerimisliidese mudel. See võimaldab PyTorchil kasutada GPU-de võimsust arvutuste kiirendamiseks, muutes selle palju kiiremaks kui NumPy süvaõppeülesannete jaoks, mis hõlmavad raskeid maatriksoperatsioone.
Lisaks pakub PyTorch kõrgetasemelist närvivõrkude teeki, mis pakub eelehitatud kihte, aktiveerimisfunktsioone, kadufunktsioone ja optimeerimisalgoritme. See muudab arendajatel lihtsamaks keerukate närvivõrkude loomise ja koolitamise, ilma et peaksid kõike nullist juurutama.
Kuigi NumPy ja PyTorch jagavad mõningaid sarnasusi arvulise andmetöötluse võimaluste osas, pakub PyTorch olulisi eeliseid süvaõpperakenduste osas, eriti GPU-s arvutuste käitamisel ja täiendavate funktsioonide pakkumisel, mis on spetsiaalselt loodud närvivõrkude ehitamiseks ja treenimiseks.
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 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?
- Kui sisendiks on ViTPose väljundiks olev soojuskaarti salvestavate numpy massiivide loend ja iga numpy faili kuju on [1, 17, 64, 48], mis vastab keha 17 võtmepunktile, siis millist algoritmi saab kasutada?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid EITC/AI/DLPP süvaõppes Pythoni ja PyTorchiga