PyTorch možno skutočne porovnať s NumPy bežiacim na GPU s ďalšími funkciami. PyTorch je open source knižnica strojového učenia vyvinutá laboratóriom AI Research na Facebooku, ktorá poskytuje flexibilnú a dynamickú výpočtovú grafovú štruktúru, vďaka čomu je obzvlášť vhodná pre úlohy hlbokého učenia. NumPy je na druhej strane základným balíkom pre vedecké výpočty v Pythone, ktorý poskytuje podporu pre veľké viacrozmerné polia a matice spolu so zbierkou matematických funkcií na prácu s týmito poľami.
Jednou z kľúčových podobností medzi PyTorch a NumPy sú ich výpočtové schopnosti založené na poliach. Obe knižnice umožňujú používateľom efektívne vykonávať operácie na viacrozmerných poliach. Tenzory PyTorch, ktoré sú podobné poliam NumPy, možno ľahko ovládať a ovládať pomocou širokej škály matematických funkcií. Táto podobnosť uľahčuje používateľom, ktorí poznajú NumPy, bezproblémový prechod na PyTorch.
Avšak hlavnou výhodou, ktorú PyTorch ponúka oproti NumPy, je jeho schopnosť využiť výpočtový výkon GPU na zrýchlené výpočty s hlbokým učením. PyTorch poskytuje podporu pre akceleráciu GPU hneď po vybalení, čo používateľom umožňuje trénovať hlboké neurónové siete oveľa rýchlejšie v porovnaní s používaním samotných CPU. Táto podpora GPU je rozhodujúca pre spracovanie zložitých výpočtov, ktoré sú súčasťou tréningu modelov hlbokého učenia na veľkých súboroch údajov.
Okrem toho PyTorch predstavuje ďalšie funkcie špeciálne navrhnuté pre úlohy hlbokého učenia. Zahŕňa možnosti automatickej diferenciácie prostredníctvom dynamického výpočtového grafu, ktorý umožňuje implementáciu spätného šírenia pre trénovanie neurónových sietí. Táto funkcia zjednodušuje proces budovania a trénovania zložitých architektúr neurónových sietí, pretože používatelia nemusia manuálne počítať gradienty kvôli optimalizácii.
Ďalšou pozoruhodnou vlastnosťou PyTorch je jeho bezproblémová integrácia s populárnymi knižnicami a rámcami pre hlboké vzdelávanie, ako je TorchVision pre úlohy počítačového videnia a TorchText pre spracovanie prirodzeného jazyka. Táto integrácia umožňuje používateľom využívať vopred vytvorené komponenty a modely na urýchlenie vývoja aplikácií hlbokého učenia.
Na rozdiel od toho, zatiaľ čo NumPy poskytuje solídny základ pre manipuláciu s poľami a matematické operácie, chýbajú mu špecializované funkcie prispôsobené úlohám hlbokého učenia, ktoré PyTorch ponúka. NumPy vo svojej podstate nepodporuje akceleráciu GPU pre výpočty, čo môže obmedziť jeho výkon pri práci s rozsiahlymi modelmi hlbokého učenia a súbormi údajov.
PyTorch možno považovať za rozšírenie NumPy s ďalšími možnosťami hlbokého učenia, optimalizované najmä pre výpočty akcelerované GPU a tréning neurónových sietí. Zatiaľ čo obe knižnice zdieľajú podobnosti vo výpočtoch založených na poliach, zameranie PyTorch na úlohy hlbokého učenia a jeho pokročilé funkcie z neho robia preferovanú voľbu pre výskumníkov a odborníkov pracujúcich v oblasti umelej inteligencie a hlbokého učenia.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/DLPP Deep Learning s programami Python a PyTorch:
- Ak niekto chce rozpoznať farebné obrázky na konvolučnej neurónovej sieti, musí pridať ďalší rozmer pri rozpoznávaní obrázkov v odtieňoch šedej?
- Dá sa uvažovať o tom, že aktivačná funkcia napodobňuje neurón v mozgu buď s výstrelom alebo nie?
- Dá sa PyTorch porovnať s NumPy bežiacim na GPU s nejakými ďalšími funkciami?
- Je strata mimo vzorky stratou pri validácii?
- Mal by sa použiť tenzorová doska na praktickú analýzu modelu neurónovej siete spusteného na PyTorch alebo stačí matplotlib?
- Je toto tvrdenie pravdivé alebo nepravdivé "Pre klasifikačnú neurónovú sieť by výsledkom malo byť rozdelenie pravdepodobnosti medzi triedami."
- Je spustenie modelu neurónovej siete s hlbokým učením na viacerých GPU v PyTorch veľmi jednoduchý proces?
- Dá sa bežná neurónová sieť porovnať s funkciou takmer 30 miliárd premenných?
- Aká je vyrobená najväčšia konvolučná neurónová sieť?
- Ak je vstupom zoznam numpy polí uchovávajúcich heatmapu, ktorá je výstupom ViTPose a tvar každého numpy súboru je [1, 17, 64, 48] zodpovedajúci 17 kľúčovým bodom v tele, ktorý algoritmus možno použiť?
Pozrite si ďalšie otázky a odpovede v EITC/AI/DLPP Deep Learning with Python a PyTorch