PyTorch і NumPy - шырока выкарыстоўваюцца бібліятэкі ў галіне штучнага інтэлекту, асабліва ў праграмах глыбокага навучання. У той час як абедзве бібліятэкі прапануюць функцыянальныя магчымасці для лікавых вылічэнняў, паміж імі ёсць істотныя адрозненні, асабліва калі справа даходзіць да выканання вылічэнняў на графічным працэсары і дадатковых функцый, якія яны забяспечваюць.
NumPy - гэта фундаментальная бібліятэка для лікавых вылічэнняў на Python. Ён забяспечвае падтрымку вялікіх шматмерных масіваў і матрыц разам з наборам матэматычных функцый для працы з гэтымі масівамі. Аднак NumPy у першую чаргу прызначаны для вылічэнняў з працэсарам, што азначае, што ён можа быць не аптымізаваны для выканання аперацый на графічным працэсары.
З іншага боку, PyTorch спецыяльна створаны для прыкладанняў глыбокага навучання і забяспечвае падтрымку выканання вылічэнняў як на цэнтральных, так і на графічных працэсарах. PyTorch прапануе шырокі спектр інструментаў і функцый, якія спецыяльна распрацаваны для стварэння і навучання глыбокіх нейронавых сетак. Гэта ўключае ў сябе аўтаматычную дыферэнцыяцыю з дапамогай дынамічных графікаў вылічэнняў, што мае вырашальнае значэнне для эфектыўнага навучання нейронавых сетак.
Калі справа даходзіць да выканання вылічэнняў на графічным працэсары, PyTorch мае ўбудаваную падтрымку CUDA, якая ўяўляе сабой паралельную вылічальную платформу і мадэль інтэрфейсу прыкладнога праграмавання, створаная NVIDIA. Гэта дазваляе PyTorch выкарыстоўваць магутнасць графічных працэсараў для паскарэння вылічэнняў, што робіць яго значна хутчэйшым, чым NumPy, для выканання задач глыбокага навучання, якія ўключаюць цяжкія матрычныя аперацыі.
Акрамя таго, PyTorch забяспечвае высокаўзроўневую бібліятэку нейронных сетак, якая прапануе загадзя створаныя пласты, функцыі актывацыі, функцыі страты і алгарытмы аптымізацыі. Гэта палягчае распрацоўшчыкам стварэнне і навучанне складаных нейронавых сетак без неабходнасці ўкараняць усё з нуля.
У той час як NumPy і PyTorch маюць некаторае падабенства з пункту гледжання магчымасцей лікавых вылічэнняў, PyTorch прапануе значныя перавагі, калі справа даходзіць да прыкладанняў для глыбокага навучання, асабліва пры выкананні вылічэнняў на графічным працэсары і прадастаўленні дадатковых функцый, спецыяльна распрацаваных для стварэння і навучання нейронавых сетак.
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 з'яўляецца страта па-за межамі выбаркі стратай праверкі?
- Ці варта выкарыстоўваць тэнзарную плату для практычнага аналізу мадэлі нейроннай сеткі PyTorch, ці дастаткова matplotlib?
- Ці можна PyTorch параўнаць з NumPy, які працуе на графічным працэсары з некаторымі дадатковымі функцыямі?
- 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