PyTorch i NumPy široko su korištene biblioteke u području umjetne inteligencije, posebice u aplikacijama za duboko učenje. Iako obje biblioteke nude funkcionalnosti za numerička izračunavanja, postoje značajne razlike između njih, posebno kada je riječ o izvođenju računanja na GPU-u i dodatnih funkcija koje pružaju.
NumPy je temeljna biblioteka za numeričko računanje u Pythonu. Omogućuje podršku za velike, višedimenzionalne nizove i matrice, zajedno sa zbirkom matematičkih funkcija za rad s tim nizovima. Međutim, NumPy je prvenstveno dizajniran za CPU izračune, što znači da možda nije optimiziran za izvođenje operacija na GPU-u.
S druge strane, PyTorch je posebno skrojen za aplikacije dubokog učenja i pruža podršku za izvođenje računanja na CPU-u i GPU-u. PyTorch nudi širok raspon alata i funkcionalnosti koji su posebno dizajnirani za izgradnju i obuku dubokih neuronskih mreža. To uključuje automatsku diferencijaciju s dinamičkim proračunskim grafovima, što je ključno za učinkovito treniranje neuronskih mreža.
Kada se radi o izvođenju računanja na GPU-u, PyTorch ima ugrađenu podršku za CUDA, koja je paralelna računalna platforma i model sučelja za programiranje aplikacija koji je kreirala NVIDIA. To omogućuje PyTorchu da iskoristi snagu GPU-a za ubrzanje izračuna, što ga čini puno bržim od NumPyja za zadatke dubinskog učenja koji uključuju teške matrične operacije.
Dodatno, PyTorch pruža biblioteku neuronskih mreža visoke razine koja nudi unaprijed izgrađene slojeve, funkcije aktivacije, funkcije gubitka i algoritme optimizacije. To programerima olakšava izgradnju i obuku složenih neuronskih mreža bez potrebe za implementacijom svega od nule.
Dok NumPy i PyTorch dijele neke sličnosti u pogledu numeričkih računalnih mogućnosti, PyTorch nudi značajne prednosti kada je riječ o aplikacijama za dubinsko učenje, posebno pri izvođenju računanja na GPU-u i pružanju dodatnih funkcionalnosti posebno dizajniranih za izgradnju i obuku neuronskih mreža.
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?
- 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?
- Može li se PyTorch usporediti s NumPyjem koji radi na GPU-u s nekim dodatnim funkcijama?
- 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