PyTorch и NumPy са широко използвани библиотеки в областта на изкуствения интелект, особено в приложения за дълбоко обучение. Въпреки че и двете библиотеки предлагат функционалности за числени изчисления, има значителни разлики между тях, особено когато става въпрос за извършване на изчисления на GPU и допълнителните функции, които предоставят.
NumPy е основна библиотека за числени изчисления в Python. Той осигурява поддръжка за големи, многоизмерни масиви и матрици, заедно с колекция от математически функции за работа с тези масиви. NumPy обаче е предназначен основно за CPU изчисления, което означава, че може да не е оптимизиран за изпълнение на операции на GPU.
От друга страна, PyTorch е специално пригоден за приложения за дълбоко обучение и осигурява поддръжка за извършване на изчисления както на CPU, така и на GPU. PyTorch предлага широка гама от инструменти и функционалности, които са специално проектирани за изграждане и обучение на дълбоки невронни мрежи. Това включва автоматично диференциране с динамични изчислителни графики, което е от решаващо значение за ефективното обучение на невронни мрежи.
Когато става въпрос за извършване на изчисления на GPU, PyTorch има вградена поддръжка за CUDA, която е паралелна изчислителна платформа и модел на интерфейс за програмиране на приложения, създаден от NVIDIA. Това позволява на PyTorch да използва силата на GPU за ускоряване на изчисленията, което го прави много по-бърз от NumPy за задачи за дълбоко обучение, които включват тежки матрични операции.
Освен това PyTorch предоставя библиотека от невронни мрежи на високо ниво, която предлага предварително изградени слоеве, функции за активиране, функции за загуба и алгоритми за оптимизация. Това улеснява разработчиците да изграждат и обучават сложни невронни мрежи, без да се налага да внедряват всичко от нулата.
Докато NumPy и PyTorch споделят някои прилики по отношение на числените изчислителни възможности, PyTorch предлага значителни предимства, когато става въпрос за приложения за задълбочено обучение, особено изпълнение на изчисления на GPU и предоставяне на допълнителни функционалности, специално предназначени за изграждане и обучение на невронни мрежи.
Други скорошни въпроси и отговори относно EITC/AI/DLPP Дълбоко обучение с Python и PyTorch:
- Ако някой иска да разпознае цветни изображения в конволюционна невронна мрежа, трябва ли да добави друго измерение от разпознаването на изображения в сива скала?
- Може ли да се счита, че функцията за активиране имитира неврон в мозъка със задействане или не?
- Загубата извън извадката загуба при валидиране ли е?
- Трябва ли да се използва тензорна платка за практически анализ на управляван от PyTorch модел на невронна мрежа или matplotlib е достатъчен?
- Може ли PyTorch да се сравни с NumPy, работещ на GPU с някои допълнителни функции?
- Това твърдение вярно ли е или невярно „За класификационна невронна мрежа резултатът трябва да бъде вероятностно разпределение между класовете.“
- Изпълнението на модел на невронна мрежа за дълбоко обучение на множество GPU в PyTorch много прост процес ли е?
- Може ли една редовна невронна мрежа да се сравни с функция от близо 30 милиарда променливи?
- Коя е най-голямата направена конволюционна невронна мрежа?
- Ако входът е списъкът с numpy масиви, съхраняващи топлинна карта, която е изходът на ViTPose и формата на всеки numpy файл е [1, 17, 64, 48], съответстващ на 17 ключови точки в тялото, кой алгоритъм може да се използва?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/DLPP Задълбочено обучение с Python и PyTorch