PyTorch a NumPy jsou obě široce používané knihovny v oblasti umělé inteligence, zejména v aplikacích hlubokého učení. Zatímco obě knihovny nabízejí funkce pro numerické výpočty, existují mezi nimi značné rozdíly, zejména pokud jde o spouštění výpočtů na GPU a další funkce, které poskytují.
NumPy je základní knihovna pro numerické výpočty v Pythonu. Poskytuje podporu pro velká, vícerozměrná pole a matice spolu se sbírkou matematických funkcí pro práci s těmito poli. NumPy je však primárně určen pro výpočty CPU, což znamená, že nemusí být optimalizován pro provozování operací na GPU.
Na druhou stranu je PyTorch speciálně přizpůsoben pro aplikace hlubokého učení a poskytuje podporu pro spouštění výpočtů na CPU i GPU. PyTorch nabízí širokou škálu nástrojů a funkcí, které jsou speciálně navrženy pro budování a trénování hlubokých neuronových sítí. To zahrnuje automatickou diferenciaci pomocí dynamických výpočetních grafů, což je klíčové pro efektivní trénování neuronových sítí.
Pokud jde o spouštění výpočtů na GPU, PyTorch má vestavěnou podporu pro CUDA, což je paralelní výpočetní platforma a model rozhraní pro programování aplikací vytvořený společností NVIDIA. To umožňuje PyTorch využít výkon GPU pro urychlení výpočtů, takže je mnohem rychlejší než NumPy pro úkoly hlubokého učení, které zahrnují náročné maticové operace.
PyTorch navíc poskytuje knihovnu neuronových sítí na vysoké úrovni, která nabízí předpřipravené vrstvy, aktivační funkce, ztrátové funkce a optimalizační algoritmy. Vývojáři tak mohou snadněji budovat a trénovat složité neuronové sítě, aniž by museli vše implementovat od začátku.
Zatímco NumPy a PyTorch sdílejí některé podobnosti, pokud jde o možnosti numerických výpočtů, PyTorch nabízí významné výhody, pokud jde o aplikace hlubokého učení, zejména spouštění výpočtů na GPU a poskytování dalších funkcí speciálně navržených pro budování a trénování neuronových sítí.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se Hluboké učení EITC/AI/DLPP s Pythonem a PyTorch:
- Pokud někdo chce rozpoznat barevné obrázky na konvoluční neuronové síti, musí přidat další rozměr z rozpoznávání obrázků ve stupních šedi?
- Může být aktivační funkce považována za napodobující neuron v mozku s vystřelováním nebo ne?
- Je ztráta mimo vzorek ztrátou ověření?
- Měl by člověk použít tensor board pro praktickou analýzu modelu neuronové sítě běžícího na PyTorch nebo stačí matplotlib?
- Dá se PyTorch srovnat s NumPy běžícím na GPU s nějakými dalšími funkcemi?
- Je toto tvrzení pravdivé nebo nepravdivé "Pro klasifikační neuronovou síť by výsledkem mělo být rozdělení pravděpodobnosti mezi třídy."
- Je provozování modelu hlubokého učení neuronové sítě na více GPU v PyTorch velmi jednoduchý proces?
- Lze běžnou neuronovou síť přirovnat k funkci téměř 30 miliard proměnných?
- Jaká je vyrobena největší konvoluční neuronová síť?
- Pokud je vstupem seznam numpy polí ukládajících heatmapu, která je výstupem ViTPose, a tvar každého numpy souboru je [1, 17, 64, 48] odpovídající 17 klíčovým bodům v těle, jaký algoritmus lze použít?
Zobrazit další otázky a odpovědi v EITC/AI/DLPP Deep Learning with Python a PyTorch