Biblioteki PyTorch i NumPy są powszechnie używanymi bibliotekami w dziedzinie sztucznej inteligencji, szczególnie w aplikacjach do głębokiego uczenia się. Chociaż obie biblioteki oferują funkcje do obliczeń numerycznych, istnieją między nimi znaczne różnice, szczególnie jeśli chodzi o wykonywanie obliczeń na GPU i dodatkowe funkcje, które zapewniają.
NumPy to podstawowa biblioteka do obliczeń numerycznych w Pythonie. Zapewnia obsługę dużych, wielowymiarowych tablic i macierzy, wraz z kolekcją funkcji matematycznych do operowania na tych tablicach. Jednak NumPy jest przeznaczony głównie do obliczeń procesora, co oznacza, że może nie być zoptymalizowany do wykonywania operacji na GPU.
Z drugiej strony PyTorch jest specjalnie dostosowany do aplikacji głębokiego uczenia się i zapewnia obsługę uruchomionych obliczeń zarówno na procesorach, jak i procesorach graficznych. PyTorch oferuje szeroką gamę narzędzi i funkcjonalności zaprojektowanych specjalnie do budowania i uczenia głębokich sieci neuronowych. Obejmuje to automatyczne różnicowanie za pomocą dynamicznych wykresów obliczeniowych, co jest kluczowe dla efektywnego uczenia sieci neuronowych.
Jeśli chodzi o wykonywanie obliczeń na GPU, PyTorch ma wbudowaną obsługę CUDA, która jest platformą obliczeń równoległych i modelem interfejsu programowania aplikacji stworzonym przez firmę NVIDIA. Dzięki temu PyTorch może wykorzystać moc procesorów graficznych do przyspieszania obliczeń, dzięki czemu jest znacznie szybszy niż NumPy w przypadku zadań głębokiego uczenia się, które obejmują ciężkie operacje na macierzach.
Dodatkowo PyTorch udostępnia bibliotekę sieci neuronowych wysokiego poziomu, która oferuje gotowe warstwy, funkcje aktywacji, funkcje utraty i algorytmy optymalizacji. Ułatwia to programistom budowanie i uczenie złożonych sieci neuronowych bez konieczności wdrażania wszystkiego od zera.
Chociaż NumPy i PyTorch mają pewne podobieństwa pod względem możliwości obliczeń numerycznych, PyTorch oferuje znaczne korzyści, jeśli chodzi o aplikacje do głębokiego uczenia się, zwłaszcza uruchamianie obliczeń na GPU i zapewnianie dodatkowych funkcjonalności zaprojektowanych specjalnie do budowania i szkolenia sieci neuronowych.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/DLPP Głębokie Uczenie z Python i PyTorch:
- Jeśli ktoś chce rozpoznawać kolorowe obrazy w splotowej sieci neuronowej, czy trzeba dodać kolejny wymiar podczas rozpoznawania obrazów w skali szarości?
- Czy można uznać, że funkcja aktywacji naśladuje neuron w mózgu z odpalaniem lub bez?
- Czy strata poza próbką jest stratą podczas walidacji?
- Czy do praktycznej analizy modelu sieci neuronowej działającej w programie PyTorch należy użyć tablicy tensorowej, czy wystarczy matplotlib?
- Czy PyTorch można porównać do NumPy działającego na GPU z dodatkowymi funkcjami?
- Czy to twierdzenie jest prawdziwe czy fałszywe? „W przypadku klasyfikacji sieci neuronowej wynikiem powinien być rozkład prawdopodobieństwa pomiędzy klasami.”
- Czy uruchomienie modelu sieci neuronowej głębokiego uczenia się na wielu procesorach graficznych w PyTorch jest bardzo prostym procesem?
- Czy zwykłą sieć neuronową można porównać do funkcji prawie 30 miliardów zmiennych?
- Jaka jest największa splotowa sieć neuronowa?
- Jeśli danymi wejściowymi jest lista tablic numpy przechowujących mapę cieplną, która jest wyjściem ViTPose, a kształt każdego pliku numpy to [1, 17, 64, 48] odpowiadający 17 kluczowym punktom w treści, jakiego algorytmu można użyć?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/DLPP Deep Learning with Python and PyTorch