PyTorch და NumPy ორივე ფართოდ გამოყენებული ბიბლიოთეკაა ხელოვნური ინტელექტის სფეროში, განსაკუთრებით ღრმა სწავლის აპლიკაციებში. მიუხედავად იმისა, რომ ორივე ბიბლიოთეკა გვთავაზობს ფუნქციებს რიცხვითი გამოთვლებისთვის, მათ შორის არის მნიშვნელოვანი განსხვავებები, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც საქმე ეხება GPU-ზე გამოთვლების გაშვებას და მათ დამატებით ფუნქციებს.
NumPy არის ფუნდამენტური ბიბლიოთეკა პითონში რიცხვითი გამოთვლებისთვის. ის უზრუნველყოფს დიდი, მრავალგანზომილებიანი მასივებისა და მატრიცების მხარდაჭერას, მათემატიკური ფუნქციების კრებულთან ერთად ამ მასივებზე მუშაობისთვის. თუმცა, NumPy ძირითადად შექმნილია CPU გამოთვლებისთვის, რაც ნიშნავს, რომ ის შესაძლოა არ იყოს ოპტიმიზირებული GPU-ზე ოპერაციების გასაშვებად.
მეორეს მხრივ, PyTorch სპეციალურად მორგებულია ღრმა სწავლის აპლიკაციებისთვის და უზრუნველყოფს გამოთვლების გაშვებას როგორც CPU, ასევე GPU–ზე. PyTorch გთავაზობთ ინსტრუმენტებისა და ფუნქციების ფართო სპექტრს, რომლებიც სპეციალურად შექმნილია ღრმა ნერვული ქსელების შესაქმნელად და ვარჯიშისთვის. ეს მოიცავს ავტომატურ დიფერენციაციას დინამიური გამოთვლითი გრაფიკებით, რაც გადამწყვეტია ნერვული ქსელების ეფექტური ვარჯიშისთვის.
რაც შეეხება GPU-ზე გამოთვლების გაშვებას, PyTorch-ს აქვს ჩაშენებული მხარდაჭერა CUDA-სთვის, რომელიც არის NVIDIA-ს მიერ შექმნილი პარალელური გამოთვლითი პლატფორმა და აპლიკაციის პროგრამირების ინტერფეისის მოდელი. ეს საშუალებას აძლევს PyTorch-ს გამოიყენოს GPU-ების სიმძლავრე გამოთვლების დასაჩქარებლად, რაც მას NumPy-ზე ბევრად უფრო სწრაფს გახდის ღრმა სწავლის ამოცანებისთვის, რომლებიც მოიცავს მძიმე მატრიცის ოპერაციებს.
გარდა ამისა, PyTorch უზრუნველყოფს მაღალი დონის ნერვული ქსელების ბიბლიოთეკას, რომელიც გთავაზობთ წინასწარ აშენებულ ფენებს, აქტივაციის ფუნქციებს, დაკარგვის ფუნქციებს და ოპტიმიზაციის ალგორითმებს. ეს აადვილებს დეველოპერებს რთული ნერვული ქსელების შექმნასა და მომზადებას ყველაფრის ნულიდან განხორციელების გარეშე.
მიუხედავად იმისა, რომ NumPy და PyTorch იზიარებენ გარკვეულ მსგავსებას ციფრული გამოთვლის შესაძლებლობების თვალსაზრისით, PyTorch გვთავაზობს მნიშვნელოვან უპირატესობებს ღრმა სწავლების აპლიკაციებთან დაკავშირებით, განსაკუთრებით GPU-ზე გამოთვლების გაშვებას და დამატებით ფუნქციებს, რომლებიც სპეციალურად შექმნილია ნერვული ქსელების მშენებლობისა და ტრენინგისთვის.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლა Python- სა და PyTorch- თან ერთად:
- თუ ვინმეს სურს ამოიცნოს ფერადი გამოსახულება კონვოლუციურ ნერვულ ქსელში, უნდა დაამატოთ სხვა განზომილება რუხი მასშტაბის სურათების ამოცნობისას?
- შეიძლება თუ არა ჩაითვალოს აქტივაციის ფუნქცია თავის ტვინში ნეირონის მიბაძვით სროლით თუ არა?
- არის თუ არა ნიმუშის გარეშე დანაკარგი ვალიდაციის დანაკარგი?
- საკმარისია თუ არა ტენსორული დაფის გამოყენება PyTorch გაშვებული ნერვული ქსელის მოდელის პრაქტიკული ანალიზისთვის ან matplotlib?
- შეიძლება თუ არა PyTorch-ის შედარება GPU-ზე გაშვებულ NumPy-ს რამდენიმე დამატებითი ფუნქციით?
- მართალია ეს წინადადება თუ მცდარი "კლასიფიკაციის ნერვული ქსელისთვის შედეგი უნდა იყოს ალბათობის განაწილება კლასებს შორის."
- არის თუ არა ღრმა სწავლის ნერვული ქსელის მოდელის გაშვება მრავალ GPU-ზე PyTorch-ში ძალიან მარტივი პროცესია?
- შეიძლება თუ არა ჩვეულებრივი ნერვული ქსელის შედარება თითქმის 30 მილიარდი ცვლადის ფუნქციასთან?
- რა არის შექმნილი ყველაზე დიდი კონვოლუციური ნერვული ქსელი?
- თუ შეყვანილი არის ნუმპური მასივების სია, რომლებიც ინახავს სითბოს რუქას, რომელიც არის ViTPose-ის გამომავალი და თითოეული numpy ფაილის ფორმაა [1, 17, 64, 48], რომელიც შეესაბამება სხეულის 17 საკვანძო წერტილს, რომელი ალგორითმის გამოყენება შეიძლება?
იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლაში Python-ით და PyTorch-ით