PyTorch i NumPy su obje široko korištene biblioteke u području umjetne inteligencije, posebno u aplikacijama dubokog učenja. Iako obje biblioteke nude funkcionalnosti za numerička izračunavanja, postoje značajne razlike između njih, posebno kada je riječ o izvođenju računanja na GPU-u i dodatnim funkcijama koje pružaju.
NumPy je osnovna biblioteka za numeričko računanje u Pythonu. Pruža podršku za velike, višedimenzionalne nizove i matrice, zajedno sa kolekcijom matematičkih funkcija za rad na tim nizovima. Međutim, NumPy je prvenstveno dizajniran za CPU računanje, što znači da možda neće biti optimiziran za izvođenje operacija na GPU-u.
S druge strane, PyTorch je posebno skrojen za aplikacije dubokog učenja i pruža podršku za izvođenje računanja i na CPU-ima i na GPU-ima. PyTorch nudi širok spektar alata i funkcionalnosti koje su posebno dizajnirane za izgradnju i obuku dubokih neuronskih mreža. Ovo uključuje automatsku diferencijaciju sa dinamičkim računskim grafovima, što je ključno za efikasan trening neuronskih mreža.
Kada je u pitanju izvođenje računanja na GPU-u, PyTorch ima ugrađenu podršku za CUDA, koja je paralelna računarska platforma i model interfejsa za programiranje aplikacija kreiran od strane NVIDIA. Ovo omogućava PyTorchu da iskoristi snagu GPU-a za ubrzanje računanja, čineći ga mnogo bržim od NumPy-a za zadatke dubokog učenja koji uključuju teške matrične operacije.
Osim toga, PyTorch pruža biblioteku neuronskih mreža visokog nivoa koja nudi unaprijed izgrađene slojeve, aktivacijske funkcije, funkcije gubitka i algoritme za optimizaciju. Ovo olakšava programerima da grade i treniraju složene neuronske mreže bez potrebe da implementiraju sve od nule.
Dok NumPy i PyTorch dijele neke sličnosti u smislu numeričkih računarskih sposobnosti, PyTorch nudi značajne prednosti kada su u pitanju aplikacije za duboko učenje, posebno izvođenje računanja na GPU-u i pružanje dodatnih funkcionalnosti posebno dizajniranih za izgradnju i obuku neuronskih mreža.
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?
- 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?
- Može li se PyTorch porediti sa NumPy-om koji radi na GPU-u sa nekim dodatnim funkcijama?
- 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