Ang PyTorch at NumPy ay parehong malawakang ginagamit na mga aklatan sa larangan ng artificial intelligence, lalo na sa mga deep learning application. Bagama't nag-aalok ang parehong mga library ng mga functionality para sa mga numerical computations, may mga makabuluhang pagkakaiba sa pagitan ng mga ito, lalo na pagdating sa pagpapatakbo ng mga computations sa isang GPU at ang mga karagdagang function na ibinibigay ng mga ito.
Ang NumPy ay isang pangunahing aklatan para sa numerical computing sa Python. Nagbibigay ito ng suporta para sa malalaki, multi-dimensional na mga array at matrice, kasama ang isang koleksyon ng mga mathematical function upang gumana sa mga array na ito. Gayunpaman, ang NumPy ay pangunahing idinisenyo para sa mga pag-compute ng CPU, na nangangahulugan na maaaring hindi ito ma-optimize para sa pagpapatakbo ng mga operasyon sa isang GPU.
Sa kabilang banda, ang PyTorch ay partikular na iniakma para sa mga deep learning na application at nagbibigay ng suporta para sa pagpapatakbo ng mga computations sa parehong mga CPU at GPU. Nag-aalok ang PyTorch ng malawak na hanay ng mga tool at functionality na partikular na idinisenyo para sa pagbuo at pagsasanay ng mga deep neural network. Kabilang dito ang awtomatikong pagkakaiba-iba na may mga dynamic na computation graph, na mahalaga para sa mahusay na pagsasanay sa mga neural network.
Pagdating sa pagpapatakbo ng mga pagkalkula sa isang GPU, ang PyTorch ay may built-in na suporta para sa CUDA, na isang parallel computing platform at application programming interface na modelo na nilikha ng NVIDIA. Nagbibigay-daan ito sa PyTorch na gamitin ang kapangyarihan ng mga GPU para sa pagpapabilis ng mga pag-compute, na ginagawa itong mas mabilis kaysa sa NumPy para sa mga gawain sa malalim na pag-aaral na may kinalaman sa mabibigat na operasyon ng matrix.
Bilang karagdagan, ang PyTorch ay nagbibigay ng isang mataas na antas ng library ng mga neural network na nag-aalok ng mga pre-built na layer, activation function, loss function, at optimization algorithm. Ginagawa nitong mas madali para sa mga developer na bumuo at magsanay ng mga kumplikadong neural network nang hindi kinakailangang ipatupad ang lahat mula sa simula.
Habang ang NumPy at PyTorch ay nagbabahagi ng ilang pagkakatulad sa mga tuntunin ng mga kakayahan sa pag-compute ng numero, ang PyTorch ay nag-aalok ng mga makabuluhang pakinabang pagdating sa malalim na pag-aaral ng mga application, lalo na ang pagpapatakbo ng mga pagkalkula sa isang GPU at pagbibigay ng mga karagdagang functionality na partikular na idinisenyo para sa pagbuo at pagsasanay ng mga neural network.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch:
- Kung nais ng isang tao na makilala ang mga kulay na imahe sa isang convolutional neural network, kailangan ba ng isa na magdagdag ng isa pang dimensyon mula sa pagre-rego ng mga gray scale na imahe?
- Maaari bang isaalang-alang ang activation function na gayahin ang isang neuron sa utak na may alinman sa pagpapaputok o hindi?
- Ang pagkawala ba sa labas ng sample ay isang pagkawala ng pagpapatunay?
- Dapat bang gumamit ng tensor board para sa praktikal na pagsusuri ng isang PyTorch run neural network model o sapat na ang matplotlib?
- Maihahambing ba ang PyTorch sa NumPy na tumatakbo sa isang GPU na may ilang karagdagang pag-andar?
- Tama ba o mali ang panukalang ito "Para sa isang pag-uuri ng neural network ang resulta ay dapat na isang pamamahagi ng posibilidad sa pagitan ng mga klase."
- Ang pagpapatakbo ba ng isang malalim na pag-aaral na modelo ng neural network sa maraming GPU sa PyTorch ay isang napakasimpleng proseso?
- Maihahambing ba ang isang regular na neural network sa isang function ng halos 30 bilyong variable?
- Ano ang pinakamalaking convolutional neural network na ginawa?
- Kung ang input ay ang listahan ng mga numpy array na nag-iimbak ng heatmap na siyang output ng ViTPose at ang hugis ng bawat numpy file ay [1, 17, 64, 48] na tumutugma sa 17 key point sa katawan, aling algorithm ang maaaring gamitin?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/DLPP Deep Learning gamit ang Python at PyTorch