„PyTorch“ iš tiesų gali būti lyginamas su „NumPy“, veikiančiu GPU su papildomomis funkcijomis. „PyTorch“ yra atvirojo kodo mašininio mokymosi biblioteka, kurią sukūrė „Facebook“ AI tyrimų laboratorija, kuri suteikia lanksčią ir dinamišką skaičiavimo grafiko struktūrą, todėl ji ypač tinka gilaus mokymosi užduotims. Kita vertus, „NumPy“ yra pagrindinis „Python“ mokslinio skaičiavimo paketas, teikiantis palaikymą dideliems daugiamačiams masyvams ir matricoms, taip pat matematinių funkcijų rinkiniui, skirtai naudoti šiuose masyvuose.
Vienas iš pagrindinių PyTorch ir NumPy panašumų yra jų masyvo skaičiavimo galimybės. Abi bibliotekos leidžia vartotojams efektyviai atlikti operacijas su daugiamačiais masyvais. „PyTorch“ tenzoriai, panašūs į „NumPy“ masyvus, gali būti lengvai valdomi ir valdomi naudojant daugybę matematinių funkcijų. Šis panašumas leidžia vartotojams, susipažinusiems su NumPy, lengviau sklandžiai pereiti prie PyTorch.
Tačiau pagrindinis „PyTorch“ pranašumas, palyginti su „NumPy“, yra jo galimybė panaudoti GPU skaičiavimo galią pagreitintam gilaus mokymosi skaičiavimams. „PyTorch“ palaiko GPU pagreitinimą, leidžiantį vartotojams daug greičiau treniruoti giluminius neuroninius tinklus, palyginti su vien CPU. Šis GPU palaikymas yra labai svarbus atliekant sudėtingus skaičiavimus, susijusius su gilaus mokymosi modelių mokymu dideliuose duomenų rinkiniuose.
Be to, „PyTorch“ pristato papildomas funkcijas, specialiai sukurtas gilaus mokymosi užduotims. Ji apima automatinio diferencijavimo galimybes per dinaminį skaičiavimo grafiką, kuris leidžia įgyvendinti atgalinį propagavimą neuroniniams tinklams lavinti. Ši funkcija supaprastina sudėtingų neuroninių tinklų architektūrų kūrimo ir mokymo procesą, nes vartotojams nereikia rankiniu būdu skaičiuoti gradientų optimizavimui.
Kitas svarbus „PyTorch“ bruožas yra sklandus integravimas su populiariomis gilaus mokymosi bibliotekomis ir sistemomis, tokiomis kaip „TorchVision“ kompiuterinės vizijos užduotims ir „TorchText“ natūralios kalbos apdorojimui. Ši integracija leidžia vartotojams panaudoti iš anksto sukurtus komponentus ir modelius, kad paspartintų gilaus mokymosi programų kūrimą.
Priešingai, nors „NumPy“ suteikia tvirtą pagrindą masyvo manipuliavimui ir matematinėms operacijoms, jame trūksta specializuotų funkcijų, pritaikytų giliojo mokymosi užduotims, kurias siūlo „PyTorch“. NumPy iš esmės nepalaiko GPU spartinimo skaičiavimams, o tai gali apriboti jo našumą dirbant su didelio masto giluminio mokymosi modeliais ir duomenų rinkiniais.
„PyTorch“ gali būti laikomas „NumPy“ plėtiniu su papildomomis gilaus mokymosi galimybėmis, ypač optimizuotas GPU pagreitintam skaičiavimui ir neuroninio tinklo mokymui. Nors abi bibliotekos turi panašumų masyvais pagrįstuose skaičiavimuose, PyTorch dėmesys gilaus mokymosi užduotims ir pažangioms funkcijoms suteikia pirmenybę tyrėjams ir praktikams, dirbantiems dirbtinio intelekto ir gilaus mokymosi srityje.
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 „PyTorch“ galima palyginti su „NumPy“, veikiančiu GPU su kai kuriomis papildomomis funkcijomis?
- Ar neimties praradimas yra patvirtinimo praradimas?
- Ar praktinei PyTorch paleidžiamo neuroninio tinklo modelio analizei reikėtų naudoti tenzorinę lentą, ar užtenka matplotlib?
- 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