PyTorch ja NumPy ovat molemmat laajalti käytettyjä kirjastoja tekoälyn alalla, erityisesti syväoppimissovelluksissa. Vaikka molemmat kirjastot tarjoavat toimintoja numeerisia laskelmia varten, niiden välillä on merkittäviä eroja, erityisesti mitä tulee laskutoimituksiin GPU:lla ja niiden tarjoamiin lisätoimintoihin.
NumPy on Pythonin numeerisen laskennan peruskirjasto. Se tukee suuria, moniulotteisia taulukoita ja matriiseja sekä kokoelman matemaattisia funktioita näiden taulukoiden käyttöä varten. NumPy on kuitenkin ensisijaisesti suunniteltu suorittimen laskentaan, mikä tarkoittaa, että sitä ei ehkä ole optimoitu suorittamaan toimintoja GPU:lla.
Toisaalta PyTorch on erityisesti räätälöity syväoppimissovelluksiin ja tukee laskelmien suorittamista sekä prosessoreilla että GPU:illa. PyTorch tarjoaa laajan valikoiman työkaluja ja toimintoja, jotka on suunniteltu erityisesti syvien hermoverkkojen rakentamiseen ja harjoittamiseen. Tämä sisältää automaattisen eriyttämisen dynaamisilla laskentakaavioilla, mikä on ratkaisevan tärkeää hermoverkkojen tehokkaan koulutuksen kannalta.
Mitä tulee laskelmien suorittamiseen GPU:lla, PyTorchilla on sisäänrakennettu tuki CUDA:lle, joka on NVIDIA:n luoma rinnakkaislaskenta-alusta ja sovellusohjelmointirajapinta. Tämän ansiosta PyTorch voi hyödyntää grafiikkasuorittimien tehoa laskennan kiihdyttämiseen, mikä tekee siitä paljon nopeamman kuin NumPy raskaita matriisitoimintoja sisältäviin syväoppimistehtäviin.
Lisäksi PyTorch tarjoaa korkean tason hermoverkkokirjaston, joka tarjoaa valmiiksi rakennettuja kerroksia, aktivointitoimintoja, häviötoimintoja ja optimointialgoritmeja. Näin kehittäjien on helpompi rakentaa ja kouluttaa monimutkaisia hermoverkkoja ilman, että heidän tarvitsee toteuttaa kaikkea tyhjästä.
Vaikka NumPylla ja PyTorchilla on joitain yhtäläisyyksiä numeeristen laskentaominaisuuksien suhteen, PyTorch tarjoaa merkittäviä etuja syväoppimissovelluksissa, erityisesti suoritettaessa laskelmia GPU:lla ja tarjoamalla lisätoimintoja, jotka on suunniteltu erityisesti hermoverkkojen rakentamiseen ja harjoittamiseen.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/DLPP Deep Learning Pythonin ja PyTorchin kanssa:
- Jos halutaan tunnistaa värikuvia konvoluutiohermoverkossa, pitääkö harmaasävykuvien tunnistamisessa lisätä toinen ulottuvuus?
- Voidaanko aktivointitoiminnon katsoa jäljittelevän aivojen hermosolua joko laukeamalla vai ei?
- Onko otoksen ulkopuolinen häviö validointihäviö?
- Pitäisikö PyTorchin ajohermoverkkomallin käytännön analysointiin käyttää tensorilevyä vai riittääkö matplotlib?
- Voidaanko PyTorchia verrata GPU:lla toimivaan NumPyyn, jossa on joitain lisätoimintoja?
- Onko tämä väite tosi vai epätosi "Luokittelun hermoverkon tuloksena tulisi olla todennäköisyysjakauma luokkien välillä."
- Onko syväoppivan hermoverkkomallin käyttäminen useilla GPU:illa PyTorchissa hyvin yksinkertainen prosessi?
- Voidaanko säännöllistä neuroverkkoa verrata lähes 30 miljardin muuttujan funktioon?
- Mikä on suurin tehty konvoluutiohermoverkko?
- Jos syötteenä on luettelo lämpökartan tallentavista numpy-taulukoista, joka on ViTPosen tulos ja kunkin numpy-tiedoston muoto on [1, 17, 64, 48], joka vastaa 17 avainpistettä rungossa, mitä algoritmia voidaan käyttää?