PyTorch ნამდვილად შეიძლება შევადაროთ NumPy-ს, რომელიც მუშაობს GPU-ზე დამატებითი ფუნქციებით. PyTorch არის ღია კოდის მანქანური სწავლების ბიბლიოთეკა, რომელიც შემუშავებულია Facebook-ის AI კვლევის ლაბორატორიის მიერ, რომელიც უზრუნველყოფს მოქნილ და დინამიურ გამოთვლითი გრაფიკის სტრუქტურას, რაც მას განსაკუთრებით შესაფერისს ხდის ღრმა სწავლის ამოცანებს. NumPy, მეორეს მხრივ, არის ფუნდამენტური პაკეტი პითონში სამეცნიერო გამოთვლისთვის, რომელიც უზრუნველყოფს დიდი მრავალგანზომილებიანი მასივების და მატრიცების მხარდაჭერას, მათემატიკური ფუნქციების კრებულთან ერთად ამ მასივებზე მუშაობისთვის.
PyTorch-სა და NumPy-ს შორის ერთ-ერთი მთავარი მსგავსება არის მათი მასივზე დაფუძნებული გამოთვლის შესაძლებლობები. ორივე ბიბლიოთეკა მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შეასრულონ ოპერაციები მრავალგანზომილებიან მასივებზე ეფექტურად. PyTorch ტენსორები, რომლებიც NumPy მასივების მსგავსია, ადვილად მანიპულირებენ და მათზე მუშაობენ მათემატიკური ფუნქციების ფართო სპექტრის გამოყენებით. ეს მსგავსება აადვილებს NumPy-ის ნაცნობ მომხმარებლებს PyTorch-ზე შეუფერხებლად გადასვლას.
თუმცა, მთავარი უპირატესობა, რომელსაც PyTorch გვთავაზობს NumPy-სთან შედარებით, არის მისი უნარი გამოიყენოს GPU-ების გამოთვლითი ძალა დაჩქარებული ღრმა სწავლის გამოთვლებისთვის. PyTorch უზრუნველყოფს GPU აჩქარების მხარდაჭერას, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს მოამზადონ ღრმა ნერვული ქსელები ბევრად უფრო სწრაფად, ვიდრე მხოლოდ CPU-ების გამოყენებას. GPU-ს ეს მხარდაჭერა გადამწყვეტია კომპლექსური გამოთვლებისთვის, რომლებიც ჩართულია ღრმა სწავლების მოდელების სწავლებაში დიდ მონაცემთა ნაკრებებზე.
უფრო მეტიც, PyTorch წარმოგიდგენთ დამატებით ფუნქციებს, რომლებიც სპეციალურად შექმნილია ღრმა სწავლის ამოცანებისთვის. იგი მოიცავს ავტომატური დიფერენციაციის შესაძლებლობებს მისი დინამიური გამოთვლითი გრაფიკის საშუალებით, რომელიც საშუალებას იძლევა განახორციელოს უკანა გავრცელება ნერვული ქსელების ტრენინგისთვის. ეს ფუნქცია ამარტივებს ნერვული ქსელის რთული არქიტექტურის აგებისა და სწავლების პროცესს, რადგან მომხმარებლებს არ უწევთ გრადიენტების ხელით გამოთვლა ოპტიმიზაციისთვის.
PyTorch-ის კიდევ ერთი თვალსაჩინო მახასიათებელია მისი უწყვეტი ინტეგრაცია პოპულარულ ღრმა სწავლების ბიბლიოთეკებთან და ჩარჩოებთან, როგორიცაა TorchVision კომპიუტერული ხედვის ამოცანებისთვის და TorchText ბუნებრივი ენის დამუშავებისთვის. ეს ინტეგრაცია მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს გამოიყენონ წინასწარ ჩაშენებული კომპონენტები და მოდელები ღრმა სწავლის აპლიკაციების განვითარების დასაჩქარებლად.
ამის საპირისპიროდ, მიუხედავად იმისა, რომ NumPy უზრუნველყოფს მყარ საფუძველს მასივის მანიპულაციისა და მათემატიკური ოპერაციებისთვის, მას აკლია სპეციალიზებული ფუნქციები, რომლებიც მორგებულია ღრმა სწავლის ამოცანებისთვის, რომლებსაც PyTorch გვთავაზობს. NumPy არსებითად არ უჭერს მხარს GPU აჩქარებას გამოთვლებისთვის, რამაც შეიძლება შეზღუდოს მისი შესრულება ფართომასშტაბიანი ღრმა სწავლების მოდელებთან და მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას.
PyTorch შეიძლება ჩაითვალოს NumPy-ის გაფართოებად დამატებითი ღრმა სწავლის შესაძლებლობებით, განსაკუთრებით ოპტიმიზირებულია GPU-ით დაჩქარებული გამოთვლებისთვის და ნერვული ქსელის ტრენინგისთვის. მიუხედავად იმისა, რომ ორივე ბიბლიოთეკა იზიარებს მსგავსებას მასივზე დაფუძნებულ გამოთვლებში, PyTorch-ის ფოკუსირება ღრმა სწავლის ამოცანებზე და მისი მოწინავე ფუნქციები აქცევს მას სასურველ არჩევანს ხელოვნური ინტელექტისა და ღრმა სწავლის სფეროში მომუშავე მკვლევარებისა და პრაქტიკოსებისთვის.
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?
- შეიძლება თუ არა PyTorch-ის შედარება NumPy-ს, რომელიც მუშაობს GPU-ზე, რამდენიმე დამატებითი ფუნქციით?
- არის თუ არა ნიმუშის გარეშე დანაკარგი ვალიდაციის დანაკარგი?
- საკმარისია თუ არა ტენსორული დაფის გამოყენება PyTorch გაშვებული ნერვული ქსელის მოდელის პრაქტიკული ანალიზისთვის ან matplotlib?
- 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