PyTorch sememangnya boleh dibandingkan dengan NumPy yang berjalan pada GPU dengan fungsi tambahan. PyTorch ialah perpustakaan pembelajaran mesin sumber terbuka yang dibangunkan oleh makmal Penyelidikan AI Facebook yang menyediakan struktur graf pengiraan yang fleksibel dan dinamik, menjadikannya sangat sesuai untuk tugas pembelajaran mendalam. NumPy, sebaliknya, ialah pakej asas untuk pengkomputeran saintifik dalam Python, menyediakan sokongan untuk tatasusunan dan matriks berbilang dimensi yang besar, bersama-sama dengan koleksi fungsi matematik untuk beroperasi pada tatasusunan ini.
Salah satu persamaan utama antara PyTorch dan NumPy ialah keupayaan pengiraan berasaskan tatasusunan mereka. Kedua-dua perpustakaan membenarkan pengguna melakukan operasi pada tatasusunan berbilang dimensi dengan cekap. Tensor PyTorch, yang serupa dengan tatasusunan NumPy, boleh dimanipulasi dan dikendalikan dengan mudah menggunakan pelbagai fungsi matematik. Persamaan ini memudahkan pengguna yang biasa dengan NumPy untuk beralih kepada PyTorch dengan lancar.
Walau bagaimanapun, kelebihan utama yang ditawarkan PyTorch berbanding NumPy ialah keupayaannya untuk memanfaatkan kuasa pengiraan GPU untuk pengiraan pembelajaran mendalam yang dipercepatkan. PyTorch menyediakan sokongan untuk pecutan GPU di luar kotak, membolehkan pengguna melatih rangkaian saraf dalam dengan lebih pantas berbanding menggunakan CPU sahaja. Sokongan GPU ini penting untuk mengendalikan pengiraan kompleks yang terlibat dalam melatih model pembelajaran mendalam pada set data yang besar.
Selain itu, PyTorch memperkenalkan fungsi tambahan yang direka khusus untuk tugas pembelajaran mendalam. Ia termasuk keupayaan pembezaan automatik melalui graf pengiraan dinamiknya, yang membolehkan pelaksanaan perambatan belakang untuk melatih rangkaian saraf. Ciri ini memudahkan proses membina dan melatih seni bina rangkaian saraf yang kompleks, kerana pengguna tidak perlu mengira kecerunan secara manual untuk pengoptimuman.
Satu lagi ciri ketara PyTorch ialah penyepaduan lancarnya dengan perpustakaan dan rangka kerja pembelajaran mendalam yang popular, seperti TorchVision untuk tugas penglihatan komputer dan TorchText untuk pemprosesan bahasa semula jadi. Penyepaduan ini membolehkan pengguna memanfaatkan komponen dan model pra-bina untuk mempercepatkan pembangunan aplikasi pembelajaran mendalam.
Sebaliknya, walaupun NumPy menyediakan asas yang kukuh untuk manipulasi tatasusunan dan operasi matematik, ia tidak mempunyai fungsi khusus yang disesuaikan untuk tugas pembelajaran mendalam yang ditawarkan oleh PyTorch. NumPy sememangnya tidak menyokong pecutan GPU untuk pengiraan, yang boleh mengehadkan prestasinya apabila berurusan dengan model pembelajaran mendalam berskala besar dan set data.
PyTorch boleh dianggap sebagai lanjutan NumPy dengan keupayaan pembelajaran mendalam tambahan, terutamanya dioptimumkan untuk pengiraan dipercepatkan GPU dan latihan rangkaian saraf. Walaupun kedua-dua perpustakaan berkongsi persamaan dalam pengiraan berasaskan tatasusunan, tumpuan PyTorch pada tugas pembelajaran mendalam dan ciri lanjutannya menjadikannya pilihan pilihan untuk penyelidik dan pengamal yang bekerja dalam bidang kecerdasan buatan dan pembelajaran mendalam.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran mendalam EITC/AI/DLPP dengan Python dan PyTorch:
- Jika seseorang ingin mengenali imej berwarna pada rangkaian neural konvolusi, adakah seseorang itu perlu menambah dimensi lain dari semasa mengecam imej skala kelabu?
- Bolehkah fungsi pengaktifan dianggap meniru neuron di otak dengan sama ada menembak atau tidak?
- Bolehkah PyTorch dibandingkan dengan NumPy yang berjalan pada GPU dengan beberapa fungsi tambahan?
- Adakah kehilangan sampel kehilangan pengesahan?
- Sekiranya seseorang menggunakan papan tensor untuk analisis praktikal model rangkaian saraf PyTorch run atau matplotlib sudah mencukupi?
- Adakah cadangan ini benar atau palsu "Untuk rangkaian neural klasifikasi, hasilnya mestilah taburan kebarangkalian antara kelas.""
- Adakah Menjalankan model rangkaian saraf pembelajaran mendalam pada berbilang GPU dalam PyTorch satu proses yang sangat mudah?
- Bolehkah rangkaian saraf biasa dibandingkan dengan fungsi hampir 30 bilion pembolehubah?
- Apakah rangkaian saraf konvolusi terbesar yang dibuat?
- Jika input ialah senarai tatasusunan numpy yang menyimpan peta haba yang merupakan output ViTPose dan bentuk setiap fail numpy ialah [1, 17, 64, 48] sepadan dengan 17 titik utama dalam badan, algoritma yang manakah boleh digunakan?