Ang PyTorch at TensorFlow ay dalawang sikat na deep learning library na nakakuha ng makabuluhang traksyon sa larangan ng artificial intelligence. Bagama't ang parehong mga aklatan ay nag-aalok ng makapangyarihang mga tool para sa pagbuo at pagsasanay ng mga malalim na neural network, naiiba ang mga ito sa mga tuntunin ng kadalian ng paggamit at bilis. Sa sagot na ito, tutuklasin natin nang detalyado ang mga pagkakaibang ito.
Dali ng Paggamit:
Ang PyTorch ay madalas na itinuturing na mas madaling gamitin at mas madaling matutunan kumpara sa TensorFlow. Isa sa mga pangunahing dahilan nito ay ang dynamic na computational graph nito, na nagbibigay-daan sa mga user na tukuyin at baguhin ang arkitektura ng network sa mabilisang. Ang dynamic na katangian na ito ay nagpapadali sa pag-debug at pag-eksperimento sa iba't ibang mga configuration ng network. Bukod pa rito, gumagamit ang PyTorch ng mas intuitive at Pythonic syntax, na ginagawang mas madali para sa mga developer na pamilyar na sa Python programming.
Upang ilarawan ito, isaalang-alang natin ang isang halimbawa ng pagbuo ng isang simpleng neural network sa PyTorch:
import torch import torch.nn as nn # Define the network architecture class SimpleNet(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(784, 128) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) return x # Create an instance of the network model = SimpleNet() # Define the loss function and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
Sa kabaligtaran, ang TensorFlow ay gumagamit ng isang static na computational graph, na nangangailangan ng mga user na tukuyin ang arkitektura ng network sa harap at pagkatapos ay isagawa ito sa loob ng isang session. Ito ay maaaring maging mas mahirap para sa mga nagsisimula, dahil ito ay nagsasangkot ng magkakahiwalay na mga hakbang para sa pagtukoy sa graph at pagpapatakbo nito.
Bilis:
Pagdating sa bilis, tradisyonal na kilala ang TensorFlow para sa mga kakayahan nitong mataas ang pagganap. Nag-aalok ito ng iba't ibang mga diskarte sa pag-optimize, tulad ng mga graph optimization at just-in-time (JIT) compilation, na maaaring makabuluhang mapabuti ang bilis ng pagpapatupad ng mga deep learning model.
Gayunpaman, ang PyTorch ay gumawa ng mga makabuluhang hakbang sa mga nakaraang taon upang mapabuti ang pagganap nito. Sa pagpapakilala ng TorchScript compiler at ang pagsasama ng XLA (Accelerated Linear Algebra) library, ang PyTorch ay naging mas mapagkumpitensya sa mga tuntunin ng bilis. Ang mga pag-optimize na ito ay nagbibigay-daan sa mga modelo ng PyTorch na maisagawa nang mahusay sa parehong mga CPU at GPU.
Higit pa rito, nagbibigay ang PyTorch ng feature na tinatawag na "Automatic Mixed Precision" (AMP), na nagbibigay-daan sa mga user na walang putol na gumamit ng mixed precision na pagsasanay. Ang diskarteng ito ay maaaring higit pang mapalakas ang bilis ng pagsasanay sa pamamagitan ng paggamit ng mga uri ng data na mas mababa ang katumpakan para sa ilang partikular na pagkalkula habang pinapanatili ang nais na antas ng katumpakan.
Ang PyTorch at TensorFlow ay naiiba sa mga tuntunin ng kadalian ng paggamit at bilis. Ang PyTorch ay kadalasang itinuturing na mas madaling gamitin dahil sa dynamic na computational graph at intuitive na syntax nito. Sa kabilang banda, nag-aalok ang TensorFlow ng mga kakayahan na may mataas na pagganap at malawak na hanay ng mga diskarte sa pag-optimize. Sa huli, ang pagpili sa pagitan ng PyTorch at TensorFlow ay nakasalalay sa mga partikular na kinakailangan ng proyekto at ang pagiging pamilyar ng user sa bawat library.
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?
- 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?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/DLPP Deep Learning gamit ang Python at PyTorch
Higit pang mga tanong at sagot:
- Patlang: Artipisyal na Talino
- programa: EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch (pumunta sa programa ng sertipikasyon)
- Aralin: pagpapakilala (pumunta sa kaugnay na aralin)
- Paksa: Panimula sa malalim na pag-aaral kasama ang Python at Pytorch (pumunta sa kaugnay na paksa)
- Pagsusuri sa pagsusulit