PyTorch dan NumPy adalah kedua-dua perpustakaan yang digunakan secara meluas dalam bidang kecerdasan buatan, terutamanya dalam aplikasi pembelajaran mendalam. Walaupun kedua-dua perpustakaan menawarkan fungsi untuk pengiraan berangka, terdapat perbezaan yang ketara antara mereka, terutamanya apabila ia berkaitan dengan menjalankan pengiraan pada GPU dan fungsi tambahan yang mereka sediakan.
NumPy ialah perpustakaan asas untuk pengkomputeran berangka dalam Python. Ia menyediakan sokongan untuk tatasusunan dan matriks berbilang dimensi yang besar, bersama-sama dengan koleksi fungsi matematik untuk beroperasi pada tatasusunan ini. Walau bagaimanapun, NumPy direka terutamanya untuk pengiraan CPU, yang bermaksud ia mungkin tidak dioptimumkan untuk menjalankan operasi pada GPU.
Sebaliknya, PyTorch disesuaikan secara khusus untuk aplikasi pembelajaran mendalam dan menyediakan sokongan untuk menjalankan pengiraan pada kedua-dua CPU dan GPU. PyTorch menawarkan pelbagai alat dan fungsi yang direka khusus untuk membina dan melatih rangkaian saraf dalam. Ini termasuk pembezaan automatik dengan graf pengiraan dinamik, yang penting untuk melatih rangkaian saraf dengan cekap.
Apabila ia datang untuk menjalankan pengiraan pada GPU, PyTorch mempunyai sokongan terbina dalam untuk CUDA, yang merupakan platform pengkomputeran selari dan model antara muka pengaturcaraan aplikasi yang dicipta oleh NVIDIA. Ini membolehkan PyTorch memanfaatkan kuasa GPU untuk mempercepatkan pengiraan, menjadikannya lebih pantas daripada NumPy untuk tugas pembelajaran mendalam yang melibatkan operasi matriks yang berat.
Selain itu, PyTorch menyediakan perpustakaan rangkaian saraf peringkat tinggi yang menawarkan lapisan pra-bina, fungsi pengaktifan, fungsi kehilangan dan algoritma pengoptimuman. Ini memudahkan pembangun membina dan melatih rangkaian saraf yang kompleks tanpa perlu melaksanakan segala-galanya dari awal.
Walaupun NumPy dan PyTorch berkongsi beberapa persamaan dari segi keupayaan pengkomputeran berangka, PyTorch menawarkan kelebihan yang ketara apabila ia berkaitan dengan aplikasi pembelajaran mendalam, terutamanya menjalankan pengiraan pada GPU dan menyediakan fungsi tambahan yang direka khusus untuk membina dan melatih rangkaian saraf.
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?
- Adakah kehilangan sampel kehilangan pengesahan?
- Sekiranya seseorang menggunakan papan tensor untuk analisis praktikal model rangkaian saraf PyTorch run atau matplotlib sudah mencukupi?
- Bolehkah PyTorch boleh dibandingkan dengan NumPy yang berjalan pada GPU dengan beberapa fungsi tambahan?
- 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?