„PyTorch“ ir „NumPy“ yra plačiai naudojamos bibliotekos dirbtinio intelekto srityje, ypač gilaus mokymosi programose. Nors abi bibliotekos siūlo skaitinių skaičiavimų funkcijas, jos turi didelių skirtumų, ypač kai kalbama apie skaičiavimų vykdymą GPU ir jų teikiamas papildomas funkcijas.
„NumPy“ yra pagrindinė „Python“ skaitmeninio skaičiavimo biblioteka. Jis palaiko dideles, daugiamates matricas ir matricas, taip pat matematinių funkcijų rinkinį, skirtą naudoti šiuose masyvuose. Tačiau „NumPy“ visų pirma skirtas procesoriaus skaičiavimams, o tai reiškia, kad jis gali būti neoptimizuotas operacijoms vykdyti su GPU.
Kita vertus, „PyTorch“ yra specialiai pritaikyta gilaus mokymosi programoms ir palaiko skaičiavimus tiek CPU, tiek GPU. „PyTorch“ siūlo platų įrankių ir funkcijų asortimentą, kurie yra specialiai sukurti giliesiems neuroniniams tinklams kurti ir lavinti. Tai apima automatinį diferencijavimą su dinaminiais skaičiavimo grafikais, kurie yra labai svarbūs norint efektyviai lavinti neuroninius tinklus.
Kalbant apie skaičiavimus GPU, „PyTorch“ turi integruotą CUDA, kuri yra lygiagrečios skaičiavimo platformos ir programų programavimo sąsajos modelis, sukurtas NVIDIA, palaikymą. Tai leidžia „PyTorch“ panaudoti GPU galią, kad pagreitintų skaičiavimus, todėl jis yra daug greitesnis nei „NumPy“ atliekant gilaus mokymosi užduotis, apimančias sunkias matricos operacijas.
Be to, „PyTorch“ teikia aukšto lygio neuroninių tinklų biblioteką, kuri siūlo iš anksto sukurtus sluoksnius, aktyvinimo funkcijas, praradimo funkcijas ir optimizavimo algoritmus. Tai leidžia kūrėjams lengviau kurti ir treniruoti sudėtingus neuroninius tinklus, neįdiegiant visko nuo nulio.
Nors „NumPy“ ir „PyTorch“ turi tam tikrų panašumų, kalbant apie skaitmeninio skaičiavimo galimybes, „PyTorch“ siūlo didelių pranašumų, kai kalbama apie gilaus mokymosi programas, ypač naudojant GPU skaičiavimus ir teikiant papildomas funkcijas, specialiai sukurtas neuroniniams tinklams kurti ir lavinti.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie Gilus EITC/AI/DLPP mokymasis naudojant „Python“ ir „PyTorch“:
- Jei norima atpažinti spalvotus vaizdus konvoliuciniame neuroniniame tinkle, ar norint atpažinti pilkos spalvos vaizdus, reikia pridėti kitą dimensiją?
- Ar galima manyti, kad aktyvinimo funkcija imituoja smegenų neuroną, kai jis užsidega, ar ne?
- Ar neimties praradimas yra patvirtinimo praradimas?
- Ar praktinei PyTorch paleidžiamo neuroninio tinklo modelio analizei reikėtų naudoti tenzorinę lentą, ar užtenka matplotlib?
- Ar „PyTorch“ galima palyginti su „NumPy“, veikiančiu GPU su tam tikromis papildomomis funkcijomis?
- Ar šis teiginys teisingas ar klaidingas "Klasifikacinio neuroninio tinklo rezultatas turėtų būti tikimybių pasiskirstymas tarp klasių."
- Ar gilaus mokymosi neuroninio tinklo modelio paleidimas keliuose „PyTorch“ GPU yra labai paprastas procesas?
- Ar įprastas neuroninis tinklas gali būti lyginamas su beveik 30 milijardų kintamųjų funkcija?
- Koks yra didžiausias konvoliucinis neuroninis tinklas?
- Jei įvestis yra numpy masyvų, kuriuose saugomas šilumos žemėlapis, sąrašas, kuris yra ViTPose išvestis, o kiekvieno numpyto failo forma yra [1, 17, 64, 48], atitinkanti 17 pagrindinių kūno taškų, kokį algoritmą galima naudoti?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/DLPP giluminiame mokyme su Python ir PyTorch