PyTorch se zaista može uporediti sa NumPy-om koji radi na GPU-u s dodatnim funkcijama. PyTorch je biblioteka otvorenog koda za mašinsko učenje koju je razvila Facebookova laboratorija AI Research koja pruža fleksibilnu i dinamičnu strukturu računarskog grafa, što je čini posebno pogodnom za zadatke dubokog učenja. NumPy je, s druge strane, osnovni paket za naučno računanje u Pythonu, koji pruža podršku za velike višedimenzionalne nizove i matrice, zajedno sa kolekcijom matematičkih funkcija za rad na ovim nizovima.
Jedna od ključnih sličnosti između PyTorch-a i NumPy-ja je njihova sposobnost izračunavanja zasnovana na nizu. Obje biblioteke omogućavaju korisnicima da efikasno izvode operacije na višedimenzionalnim nizovima. PyTorch tenzori, koji su slični NumPy nizovima, mogu se lako manipulirati i njima se može upravljati korištenjem širokog spektra matematičkih funkcija. Ova sličnost olakšava korisnicima koji su upoznati sa NumPy-jem da nesmetano pređu na PyTorch.
Međutim, glavna prednost koju PyTorch nudi u odnosu na NumPy je njegova sposobnost da iskoristi računsku snagu GPU-a za ubrzana izračunavanja dubokog učenja. PyTorch pruža podršku za GPU ubrzanje iz kutije, omogućavajući korisnicima da treniraju duboke neuronske mreže mnogo brže u poređenju sa korištenjem samo CPU-a. Ova podrška za GPU je ključna za rukovanje složenim proračunima uključenim u obuku modela dubokog učenja na velikim skupovima podataka.
Štaviše, PyTorch uvodi dodatne funkcionalnosti posebno dizajnirane za zadatke dubokog učenja. Uključuje mogućnosti automatske diferencijacije kroz svoj dinamički računski graf, koji omogućava implementaciju propagacije unazad za obuku neuronskih mreža. Ova funkcija pojednostavljuje proces izgradnje i obuke kompleksnih arhitektura neuronskih mreža, jer korisnici ne moraju ručno izračunavati gradijente za optimizaciju.
Još jedna značajna karakteristika PyTorcha je njegova besprekorna integracija sa popularnim bibliotekama i okvirima za duboko učenje, kao što su TorchVision za zadatke kompjuterskog vida i TorchText za obradu prirodnog jezika. Ova integracija omogućava korisnicima da iskoriste unaprijed izgrađene komponente i modele kako bi ubrzali razvoj aplikacija dubokog učenja.
Nasuprot tome, dok NumPy pruža solidnu osnovu za manipulaciju nizom i matematičke operacije, nedostaju mu specijalizirane funkcionalnosti skrojene za zadatke dubokog učenja koje nudi PyTorch. NumPy inherentno ne podržava GPU ubrzanje za proračune, što može ograničiti njegove performanse kada se radi sa velikim modelima dubokog učenja i skupovima podataka.
PyTorch se može smatrati ekstenzijom NumPy-ja sa dodatnim mogućnostima dubokog učenja, posebno optimizovanim za GPU-ubrzana računanja i obuku neuronskih mreža. Iako obje biblioteke dijele sličnosti u proračunima zasnovanim na nizu, PyTorch-ov fokus na zadatke dubokog učenja i njegove napredne karakteristike čine ga preferiranim izborom za istraživače i praktičare koji rade na polju umjetne inteligencije i dubokog učenja.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/DLPP dubinsko učenje uz Python i PyTorch:
- Ako neko želi da prepozna slike u boji na konvolucionoj neuronskoj mreži, da li treba dodati još jednu dimenziju kada se prepoznaju slike u sivoj skali?
- Može li se smatrati da funkcija aktivacije oponaša neuron u mozgu sa ili ne aktiviranjem?
- Može li se PyTorch uporediti sa NumPy-om koji radi na GPU-u sa nekim dodatnim funkcijama?
- Da li je gubitak van uzorka gubitak validacije?
- Treba li koristiti tenzorsku ploču za praktičnu analizu PyTorch pokrenutog modela neuronske mreže ili je dovoljan matplotlib?
- Da li je ova tvrdnja tačna ili netačna "Za klasifikacionu neuronsku mrežu rezultat bi trebao biti distribucija vjerovatnoće između klasa."
- Da li je pokretanje modela neuronske mreže dubokog učenja na više GPU-a u PyTorchu vrlo jednostavan proces?
- Može li se regularna neuronska mreža uporediti sa funkcijom od skoro 30 milijardi varijabli?
- Koja je najveća konvoluciona neuronska mreža napravljena?
- Ako je ulaz lista numpy nizova koji pohranjuju toplotnu mapu koja je izlaz ViTPose i oblik svake numpy datoteke je [1, 17, 64, 48] koji odgovara 17 ključnih tačaka u tijelu, koji algoritam se može koristiti?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/DLPP Duboko učenje uz Python i PyTorch