Ang PyTorch ay talagang maihahambing sa NumPy na tumatakbo sa isang GPU na may mga karagdagang function. Ang PyTorch ay isang open-source machine learning library na binuo ng AI Research lab ng Facebook na nagbibigay ng flexible at dynamic na computational graph structure, na ginagawa itong partikular na angkop para sa mga deep learning task. Ang NumPy, sa kabilang banda, ay isang pangunahing pakete para sa siyentipikong pag-compute sa Python, na nagbibigay ng suporta para sa malalaking multidimensional na mga array at matrice, kasama ang isang koleksyon ng mga mathematical function upang gumana sa mga array na ito.
Isa sa mga pangunahing pagkakatulad sa pagitan ng PyTorch at NumPy ay ang kanilang mga kakayahan sa pag-compute na nakabatay sa array. Ang parehong mga aklatan ay nagbibigay-daan sa mga user na magsagawa ng mga operasyon sa mga multi-dimensional na array nang mahusay. Ang mga tensor ng PyTorch, na katulad ng mga array ng NumPy, ay madaling manipulahin at patakbuhin gamit ang isang malawak na hanay ng mga function ng matematika. Ang pagkakatulad na ito ay ginagawang mas madali para sa mga user na pamilyar sa NumPy na lumipat sa PyTorch nang walang putol.
Gayunpaman, ang pangunahing bentahe na inaalok ng PyTorch sa NumPy ay ang kakayahan nitong gamitin ang computational power ng mga GPU para sa pinabilis na malalim na pag-compute sa pag-aaral. Ang PyTorch ay nagbibigay ng suporta para sa GPU acceleration out of the box, na nagpapahintulot sa mga user na sanayin ang mga malalalim na neural network nang mas mabilis kumpara sa paggamit ng mga CPU lamang. Ang suporta sa GPU na ito ay mahalaga para sa paghawak ng mga kumplikadong pag-compute na kasangkot sa pagsasanay ng mga modelo ng malalim na pag-aaral sa malalaking dataset.
Bukod dito, ipinakilala ng PyTorch ang mga karagdagang pag-andar na partikular na idinisenyo para sa mga gawain sa malalim na pag-aaral. Kabilang dito ang mga kakayahan sa awtomatikong pagkita ng kaibhan sa pamamagitan ng dynamic na computation graph nito, na nagbibigay-daan sa pagpapatupad ng backpropagation para sa pagsasanay ng mga neural network. Pinapasimple ng feature na ito ang proseso ng pagbuo at pagsasanay ng mga kumplikadong arkitektura ng neural network, dahil hindi kailangang manu-manong kalkulahin ng mga user ang mga gradient para sa pag-optimize.
Ang isa pang kapansin-pansing feature ng PyTorch ay ang tuluy-tuloy na pagsasama nito sa mga sikat na deep learning na library at frameworks, gaya ng TorchVision para sa mga gawain sa computer vision at TorchText para sa natural na pagpoproseso ng wika. Ang pagsasama-samang ito ay nagbibigay-daan sa mga user na gamitin ang mga pre-built na bahagi at modelo upang mapabilis ang pagbuo ng mga deep learning application.
Sa kabaligtaran, habang ang NumPy ay nagbibigay ng matibay na pundasyon para sa pagmamanipula ng array at mga pagpapatakbo ng matematika, kulang ito sa mga espesyal na pag-andar na iniakma para sa malalim na mga gawain sa pag-aaral na inaalok ng PyTorch. Ang NumPy ay hindi likas na sumusuporta sa GPU acceleration para sa mga pagkalkula, na maaaring limitahan ang pagganap nito kapag nakikitungo sa malakihang malalim na mga modelo ng pag-aaral at mga dataset.
Ang PyTorch ay maaaring ituring na extension ng NumPy na may karagdagang malalim na kakayahan sa pag-aaral, partikular na na-optimize para sa GPU-accelerated computations at neural network training. Habang ang parehong mga aklatan ay may pagkakatulad sa array-based na mga pagkalkula, ang pagtuon ng PyTorch sa mga gawain sa malalim na pag-aaral at ang mga advanced na tampok nito ay ginagawa itong isang ginustong pagpipilian para sa mga mananaliksik at practitioner na nagtatrabaho sa larangan ng artificial intelligence at deep learning.
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?
- Maihahambing ba ang PyTorch sa NumPy na tumatakbo sa isang GPU na may ilang karagdagang pag-andar?
- 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?
- 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