PyTorch і TensorFlow - гэта дзве папулярныя бібліятэкі глыбокага навучання, якія набылі значную сілу ў галіне штучнага інтэлекту. У той час як абедзве бібліятэкі прапануюць магутныя інструменты для стварэння і навучання глыбокіх нейронных сетак, яны адрозніваюцца з пункту гледжання прастаты выкарыстання і хуткасці. У гэтым адказе мы падрабязна вывучым гэтыя адрозненні.
Прастата ў выкарыстанні:
PyTorch часта лічыцца больш зручным і простым у вывучэнні ў параўнанні з TensorFlow. Адной з асноўных прычын гэтага з'яўляецца яго дынамічны вылічальны графік, які дазваляе карыстальнікам вызначаць і змяняць архітэктуру сеткі на хаду. Такі дынамічны характар палягчае адладку і эксперыменты з рознымі канфігурацыямі сеткі. Акрамя таго, PyTorch выкарыстоўвае больш інтуітыўна зразумелы сінтаксіс Python, што палягчае працу распрацоўшчыкам, якія ўжо знаёмыя з праграмаваннем на Python.
Каб праілюстраваць гэта, давайце разгледзім прыклад стварэння простай нейронавай сеткі ў PyTorch:
import torch import torch.nn as nn # Define the network architecture class SimpleNet(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(784, 128) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) return x # Create an instance of the network model = SimpleNet() # Define the loss function and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
Наадварот, TensorFlow выкарыстоўвае статычны вылічальны графік, які патрабуе ад карыстальнікаў загадзя вызначыць архітэктуру сеткі, а затым выканаць яе на працягу сеансу. Гэта можа быць больш грувасткім для пачаткоўцаў, бо ўключае асобныя крокі для вызначэння графіка і яго запуску.
хуткасць:
Што тычыцца хуткасці, TensorFlow традыцыйна славіцца сваімі высокапрадукцыйнымі магчымасцямі. Ён прапануе розныя метады аптымізацыі, такія як аптымізацыя графаў і своечасовая кампіляцыя (JIT), якія могуць значна палепшыць хуткасць выканання мадэляў глыбокага навучання.
Аднак за апошнія гады PyTorch дасягнуў значных поспехаў у паляпшэнні сваёй прадукцыйнасці. З увядзеннем кампілятара TorchScript і інтэграцыяй бібліятэкі XLA (паскораная лінейная алгебра) PyTorch стаў больш канкурэнтаздольным з пункту гледжання хуткасці. Гэтыя аптымізацыі дазваляюць эфектыўна выконваць мадэлі PyTorch як на працэсарах, так і на графічных працэсарах.
Акрамя таго, PyTorch забяспечвае функцыю пад назвай "Аўтаматычная змешаная дакладнасць" (AMP), якая дазваляе карыстальнікам бесперашкодна выкарыстоўваць навучанне змешанай дакладнасці. Гэты метад можа яшчэ больш павысіць хуткасць навучання за кошт выкарыстання тыпаў даных з меншай дакладнасцю для пэўных вылічэнняў, захоўваючы жаданы ўзровень дакладнасці.
PyTorch і TensorFlow адрозніваюцца прастатой выкарыстання і хуткасцю. PyTorch часта лічыцца больш зручным з-за яго дынамічнага вылічальнага графіка і інтуітыўна зразумелага сінтаксісу. З іншага боку, TensorFlow прапануе высокапрадукцыйныя магчымасці і шырокі спектр метадаў аптымізацыі. У рэшце рэшт, выбар паміж PyTorch і TensorFlow залежыць ад канкрэтных патрабаванняў праекта і знаёмства карыстальніка з кожнай бібліятэкай.
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?
- 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?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/DLPP Deep Learning with Python і PyTorch