Οι PyTorch και NumPy είναι και οι δύο ευρέως χρησιμοποιούμενες βιβλιοθήκες στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, ιδιαίτερα σε εφαρμογές βαθιάς μάθησης. Ενώ και οι δύο βιβλιοθήκες προσφέρουν λειτουργίες για αριθμητικούς υπολογισμούς, υπάρχουν σημαντικές διαφορές μεταξύ τους, ειδικά όταν πρόκειται για την εκτέλεση υπολογισμών σε μια GPU και τις πρόσθετες λειτουργίες που παρέχουν.
Η NumPy είναι μια θεμελιώδης βιβλιοθήκη για αριθμητικούς υπολογισμούς στην Python. Παρέχει υποστήριξη για μεγάλους, πολυδιάστατους πίνακες και πίνακες, μαζί με μια συλλογή μαθηματικών συναρτήσεων για λειτουργία σε αυτούς τους πίνακες. Ωστόσο, το NumPy έχει σχεδιαστεί κυρίως για υπολογισμούς CPU, πράγμα που σημαίνει ότι ενδέχεται να μην είναι βελτιστοποιημένο για την εκτέλεση λειτουργιών σε μια GPU.
Από την άλλη πλευρά, το PyTorch είναι ειδικά προσαρμοσμένο για εφαρμογές βαθιάς εκμάθησης και παρέχει υποστήριξη για εκτέλεση υπολογισμών τόσο σε CPU όσο και σε GPU. Το PyTorch προσφέρει ένα ευρύ φάσμα εργαλείων και λειτουργιών που έχουν σχεδιαστεί ειδικά για τη δημιουργία και την εκπαίδευση σε βαθιά νευρωνικά δίκτυα. Αυτό περιλαμβάνει αυτόματη διαφοροποίηση με γραφήματα δυναμικού υπολογισμού, η οποία είναι ζωτικής σημασίας για την αποτελεσματική εκπαίδευση των νευρωνικών δικτύων.
Όσον αφορά την εκτέλεση υπολογισμών σε μια GPU, η PyTorch έχει ενσωματωμένη υποστήριξη για το CUDA, το οποίο είναι μια παράλληλη πλατφόρμα υπολογιστών και μοντέλο διεπαφής προγραμματισμού εφαρμογών που δημιουργήθηκε από τη NVIDIA. Αυτό επιτρέπει στο PyTorch να αξιοποιεί τη δύναμη των GPU για την επιτάχυνση των υπολογισμών, καθιστώντας το πολύ πιο γρήγορο από το NumPy για εργασίες βαθιάς εκμάθησης που περιλαμβάνουν λειτουργίες βαριάς μήτρας.
Επιπλέον, το PyTorch παρέχει μια βιβλιοθήκη νευρωνικών δικτύων υψηλού επιπέδου που προσφέρει προκατασκευασμένα επίπεδα, συναρτήσεις ενεργοποίησης, συναρτήσεις απώλειας και αλγόριθμους βελτιστοποίησης. Αυτό διευκολύνει τους προγραμματιστές να δημιουργήσουν και να εκπαιδεύσουν πολύπλοκα νευρωνικά δίκτυα χωρίς να χρειάζεται να εφαρμόσουν τα πάντα από την αρχή.
Ενώ το NumPy και το PyTorch μοιράζονται ορισμένες ομοιότητες όσον αφορά τις αριθμητικές υπολογιστικές δυνατότητες, το PyTorch προσφέρει σημαντικά πλεονεκτήματα όσον αφορά τις εφαρμογές βαθιάς μάθησης, ειδικά την εκτέλεση υπολογισμών σε μια GPU και την παροχή πρόσθετων λειτουργιών ειδικά σχεδιασμένων για τη δημιουργία και την εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με EITC/AI/DLPP Deep Learning με Python και PyTorch:
- Αν κάποιος θέλει να αναγνωρίσει έγχρωμες εικόνες σε ένα συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο, πρέπει να προσθέσει μια άλλη διάσταση από την αναγνώριση εικόνων σε κλίμακα του γκρι;
- Μπορεί η λειτουργία ενεργοποίησης να θεωρηθεί ότι μιμείται έναν νευρώνα στον εγκέφαλο είτε με πυροδότηση είτε όχι;
- Είναι η απώλεια εκτός δείγματος απώλεια επικύρωσης;
- Αρκεί κάποιος να χρησιμοποιήσει μια πλακέτα τανυστή για πρακτική ανάλυση ενός μοντέλου νευρωνικού δικτύου που εκτελείται από PyTorch ή matplotlib;
- Μπορεί το PyTorch να συγκριθεί με το NumPy που εκτελείται σε μια GPU με ορισμένες πρόσθετες λειτουργίες;
- Είναι αυτή η πρόταση αληθής ή λανθασμένη "Για ένα νευρωνικό δίκτυο ταξινόμησης το αποτέλεσμα θα πρέπει να είναι μια κατανομή πιθανότητας μεταξύ των κλάσεων."
- Είναι η εκτέλεση ενός μοντέλου νευρωνικού δικτύου βαθιάς εκμάθησης σε πολλαπλές GPU στο PyTorch μια πολύ απλή διαδικασία;
- Μπορεί ένα κανονικό νευρωνικό δίκτυο να συγκριθεί με μια συνάρτηση σχεδόν 30 δισεκατομμυρίων μεταβλητών;
- Ποιο είναι το μεγαλύτερο συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο που δημιουργήθηκε;
- Εάν η είσοδος είναι η λίστα των numpy arrays που αποθηκεύουν heatmap που είναι η έξοδος του ViTPose και το σχήμα κάθε numpy αρχείου είναι [1, 17, 64, 48] που αντιστοιχεί σε 17 βασικά σημεία στο σώμα, ποιος αλγόριθμος μπορεί να χρησιμοποιηθεί;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο EITC/AI/DLPP Deep Learning με Python και PyTorch