PyTorch se doista može usporediti s NumPyjem koji radi na GPU-u s dodatnim funkcijama. PyTorch je biblioteka za strojno učenje otvorenog koda koju je razvio Facebookov AI Research lab koja pruža fleksibilnu i dinamičnu računsku strukturu grafikona, što je čini posebno prikladnom za zadatke dubinskog učenja. NumPy je, s druge strane, temeljni paket za znanstveno računalstvo u Pythonu, koji pruža podršku za velike višedimenzionalne nizove i matrice, zajedno sa zbirkom matematičkih funkcija za rad s tim nizovima.
Jedna od ključnih sličnosti između PyTorcha i NumPyja jesu njihove mogućnosti izračunavanja temeljene na nizu. Obje biblioteke omogućuju korisnicima učinkovito izvođenje operacija na višedimenzionalnim nizovima. PyTorch tenzorima, koji su slični NumPy nizovima, može se lako manipulirati i njima se može upravljati pomoću širokog raspona matematičkih funkcija. Ova sličnost olakšava korisnicima koji poznaju NumPy neprimjetan prijelaz na PyTorch.
Međutim, glavna prednost koju PyTorch nudi u odnosu na NumPy je njegova sposobnost iskorištavanja računalne snage GPU-a za ubrzana računanja dubokog učenja. PyTorch pruža podršku za ubrzanje GPU-a izvan kutije, omogućujući korisnicima da treniraju duboke neuronske mreže puno brže u usporedbi s korištenjem samih CPU-a. Ova GPU podrška ključna je za rukovanje složenim proračunima uključenim u obuku modela dubinskog učenja na velikim skupovima podataka.
Štoviše, PyTorch uvodi dodatne funkcionalnosti posebno dizajnirane za zadatke dubokog učenja. Uključuje mogućnosti automatske diferencijacije putem dinamičkog računalnog grafa, koji omogućuje implementaciju povratnog širenja za obuku neuronskih mreža. Ova značajka pojednostavljuje proces izgradnje i uvježbavanja složenih arhitektura neuronskih mreža, jer korisnici ne moraju ručno izračunavati gradijente za optimizaciju.
Još jedna značajna značajka PyTorcha je njegova besprijekorna integracija s popularnim bibliotekama i okvirima za duboko učenje, kao što je TorchVision za zadatke računalnog vida i TorchText za obradu prirodnog jezika. Ova integracija omogućuje korisnicima da iskoriste unaprijed izgrađene komponente i modele kako bi ubrzali razvoj aplikacija za duboko učenje.
Nasuprot tome, dok NumPy pruža solidnu osnovu za manipulaciju nizovima i matematičke operacije, nedostaju mu specijalizirane funkcionalnosti prilagođene za zadatke dubokog učenja koje nudi PyTorch. NumPy ne podržava ubrzanje GPU-a za izračunavanja, što može ograničiti njegovu izvedbu kada se radi s velikim modelima dubokog učenja i skupovima podataka.
PyTorch se može smatrati proširenjem NumPyja s dodatnim mogućnostima dubinskog učenja, posebno optimiziranim za GPU-ubrzana računanja i obuku neuronske mreže. Dok obje biblioteke dijele sličnosti u izračunima temeljenim na nizovima, PyTorchov fokus na zadatke dubinskog učenja i njegove napredne značajke čine ga preferiranim izborom za istraživače i praktičare koji rade u području umjetne inteligencije i dubokog učenja.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/DLPP dubinsko učenje s Pythonom i PyTorchom:
- Ako netko želi prepoznati slike u boji na konvolucijskoj neuronskoj mreži, treba li dodati još jednu dimenziju prilikom prepoznavanja slika u sivim tonovima?
- Može li se smatrati da funkcija aktivacije oponaša neuron u mozgu s aktiviranjem ili ne?
- Može li se PyTorch usporediti s NumPyjem koji radi na GPU-u s nekim dodatnim funkcijama?
- Je li gubitak izvan uzorka gubitak validacije?
- Treba li koristiti tensor ploču za praktičnu analizu modela neuronske mreže koji pokreće PyTorch ili je dovoljan matplotlib?
- Je li ova tvrdnja točna ili netočna "Za klasifikacijsku neuronsku mrežu rezultat bi trebao biti distribucija vjerojatnosti između klasa."
- Je li pokretanje modela neuronske mreže dubokog učenja na više GPU-a u PyTorchu vrlo jednostavan proces?
- Može li se regularna neuronska mreža usporediti s funkcijom od gotovo 30 milijardi varijabli?
- Koja je najveća napravljena konvolucijska neuronska mreža?
- Ako je ulaz popis numpy nizova koji pohranjuju toplinsku kartu koja je izlaz ViTPose, a oblik svake numpy datoteke je [1, 17, 64, 48] što odgovara 17 ključnih točaka u tijelu, koji se algoritam može koristiti?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/DLPP Duboko učenje s Pythonom i PyTorchom