PyTorch сапраўды можна параўнаць з NumPy, які працуе на графічным працэсары з дадатковымі функцыямі. PyTorch - гэта бібліятэка машыннага навучання з адкрытым зыходным кодам, распрацаваная даследчай лабараторыяй AI Facebook, якая забяспечвае гнуткую і дынамічную структуру вылічальных графаў, што робіць яе асабліва прыдатнай для задач глыбокага навучання. NumPy, з іншага боку, з'яўляецца фундаментальным пакетам для навуковых вылічэнняў на Python, які забяспечвае падтрымку вялікіх шматмерных масіваў і матрыц разам з наборам матэматычных функцый для працы з гэтымі масівамі.
Адным з ключавых падабенстваў паміж PyTorch і NumPy з'яўляюцца іх магчымасці вылічэнняў на аснове масіваў. Абедзве бібліятэкі дазваляюць карыстальнікам эфектыўна выконваць аперацыі над шматмернымі масівамі. Тэнзарамі PyTorch, падобнымі на масівы NumPy, можна лёгка маніпуляваць і кіраваць імі, выкарыстоўваючы шырокі спектр матэматычных функцый. Гэта падабенства палягчае карыстальнікам, знаёмым з NumPy, бесперашкодны пераход на PyTorch.
Аднак галоўная перавага PyTorch у параўнанні з NumPy - гэта яго здольнасць выкарыстоўваць вылічальную магутнасць графічных працэсараў для паскораных вылічэнняў з глыбокім навучаннем. PyTorch забяспечвае падтрымку паскарэння графічнага працэсара адразу, дазваляючы карыстальнікам навучаць глыбокія нейронавыя сеткі значна хутчэй у параўнанні з выкарыстаннем адных працэсараў. Гэтая падтрымка GPU мае вырашальнае значэнне для апрацоўкі складаных вылічэнняў, звязаных з навучаннем мадэляў глыбокага навучання на вялікіх наборах даных.
Акрамя таго, PyTorch прадстаўляе дадатковыя функцыі, спецыяльна распрацаваныя для задач глыбокага навучання. Ён уключае магчымасці аўтаматычнай дыферэнцыяцыі праз дынамічны графік вылічэнняў, што дазваляе рэалізаваць зваротнае распаўсюджванне для навучання нейронавых сетак. Гэтая функцыя спрашчае працэс стварэння і навучання складаных архітэктур нейронных сетак, паколькі карыстальнікам не трэба ўручную вылічваць градыенты для аптымізацыі.
Яшчэ адной прыкметнай асаблівасцю PyTorch з'яўляецца яго бесперабойная інтэграцыя з папулярнымі бібліятэкамі і фрэймворкамі глыбокага навучання, такімі як TorchVision для задач камп'ютэрнага зроку і TorchText для апрацоўкі натуральнай мовы. Гэтая інтэграцыя дазваляе карыстальнікам выкарыстоўваць загадзя створаныя кампаненты і мадэлі для паскарэння распрацоўкі прыкладанняў глыбокага навучання.
Наадварот, у той час як NumPy забяспечвае трывалую аснову для маніпулявання масівамі і матэматычных аперацый, яму не хапае спецыялізаваных функцыянальных магчымасцей, прызначаных для задач глыбокага навучання, якія прапануе PyTorch. NumPy па сваёй сутнасці не падтрымлівае паскарэнне GPU для вылічэнняў, што можа абмежаваць яго прадукцыйнасць пры працы з буйнамаштабнымі мадэлямі глыбокага навучання і наборамі даных.
PyTorch можна разглядаць як пашырэнне NumPy з дадатковымі магчымасцямі глыбокага навучання, асабліва аптымізаванымі для вылічэнняў з паскораным графічным працэсарам і навучання нейронных сетак. У той час як абедзве бібліятэкі маюць падабенства ў вылічэннях на аснове масіваў, арыентацыя PyTorch на задачы глыбокага навучання і яго пашыраныя функцыі робяць яго пераважным выбарам для даследчыкаў і практыкаў, якія працуюць у галіне штучнага інтэлекту і глыбокага навучання.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/DLPP Глыбокае навучанне з Python і PyTorch:
- Калі хтосьці хоча распазнаваць каляровыя выявы ў згорткавай нейронавай сетцы, ці трэба дадаць яшчэ адно вымярэнне пры распазнаванні малюнкаў у адценнях шэрага?
- Ці можна разглядаць функцыю актывацыі як імітацыю нейрона ў галаўным мозгу са спрацоўваннем ці не?
- Ці можна PyTorch параўнаць з NumPy, які працуе на графічным працэсары з некаторымі дадатковымі функцыямі?
- Ці з'яўляецца страта па-за межамі выбаркі стратай праверкі?
- Ці варта выкарыстоўваць тэнзарную плату для практычнага аналізу мадэлі нейроннай сеткі PyTorch, ці дастаткова matplotlib?
- Праўдзівая ці непраўдзівая гэтая прапанова "Для класіфікацыйнай нейронавай сеткі вынікам павінна быць размеркаванне верагоднасці паміж класамі"."
- Ці з'яўляецца запуск мадэлі нейроннай сеткі глыбокага навучання на некалькіх графічных працэсарах у PyTorch вельмі простым працэсам?
- Ці можна параўнаць звычайную нейронавую сетку з функцыяй амаль 30 мільярдаў зменных?
- Якая самая вялікая сверточная нейронавая сетка?
- Калі ўводам з'яўляецца спіс масіваў numpy, у якіх захоўваецца цеплавая карта, якая з'яўляецца выхадам ViTPose, і форма кожнага файла numpy [1, 17, 64, 48] адпавядае 17 ключавым кропкам у целе, які алгарытм можна выкарыстоўваць?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/DLPP Deep Learning with Python і PyTorch