PyTorch a NumPy sú široko používané knižnice v oblasti umelej inteligencie, najmä v aplikáciách hlbokého učenia. Aj keď obe knižnice ponúkajú funkcie pre numerické výpočty, existujú medzi nimi značné rozdiely, najmä pokiaľ ide o spúšťanie výpočtov na GPU a ďalšie funkcie, ktoré poskytujú.
NumPy je základná knižnica pre numerické výpočty v Pythone. Poskytuje podporu pre veľké, viacrozmerné polia a matice spolu so zbierkou matematických funkcií na prácu s týmito poliami. NumPy je však primárne navrhnutý pre výpočty CPU, čo znamená, že nemusí byť optimalizovaný na spustenie operácií na GPU.
Na druhej strane je PyTorch špeciálne prispôsobený pre aplikácie hlbokého učenia a poskytuje podporu pre spustenie výpočtov na CPU aj GPU. PyTorch ponúka širokú škálu nástrojov a funkcií, ktoré sú špeciálne navrhnuté na budovanie a trénovanie hlbokých neurónových sietí. To zahŕňa automatickú diferenciáciu pomocou dynamických výpočtových grafov, čo je kľúčové pre efektívne trénovanie neurónových sietí.
Pokiaľ ide o spustenie výpočtov na GPU, PyTorch má vstavanú podporu pre CUDA, čo je paralelná výpočtová platforma a model rozhrania pre programovanie aplikácií vytvorený spoločnosťou NVIDIA. To umožňuje PyTorch využiť výkon GPU na zrýchlenie výpočtov, vďaka čomu je oveľa rýchlejší ako NumPy pre úlohy hlbokého učenia, ktoré zahŕňajú náročné maticové operácie.
Okrem toho PyTorch poskytuje knižnicu neurónových sietí na vysokej úrovni, ktorá ponúka vopred vytvorené vrstvy, aktivačné funkcie, stratové funkcie a optimalizačné algoritmy. To uľahčuje vývojárom budovať a trénovať zložité neurónové siete bez toho, aby museli všetko implementovať od začiatku.
Zatiaľ čo NumPy a PyTorch zdieľajú určité podobnosti, pokiaľ ide o možnosti numerických výpočtov, PyTorch ponúka významné výhody, pokiaľ ide o aplikácie hlbokého učenia, najmä spúšťanie výpočtov na GPU a poskytovanie ďalších funkcií špeciálne navrhnutých na budovanie a trénovanie neurónových sietí.
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?
- 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?
- Dá sa PyTorch porovnať s NumPy bežiacim na GPU s nejakými ďalšími funkciami?
- 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