PyTorch og NumPy er begge mye brukte biblioteker innen kunstig intelligens, spesielt i dyplæringsapplikasjoner. Mens begge bibliotekene tilbyr funksjonalitet for numeriske beregninger, er det betydelige forskjeller mellom dem, spesielt når det gjelder å kjøre beregninger på en GPU og tilleggsfunksjonene de gir.
NumPy er et grunnleggende bibliotek for numerisk databehandling i Python. Den gir støtte for store, flerdimensjonale matriser og matriser, sammen med en samling matematiske funksjoner for å operere på disse matrisene. NumPy er imidlertid først og fremst designet for CPU-beregninger, noe som betyr at den kanskje ikke er optimalisert for å kjøre operasjoner på en GPU.
På den annen side er PyTorch spesielt skreddersydd for dyplæringsapplikasjoner og gir støtte for å kjøre beregninger på både CPUer og GPUer. PyTorch tilbyr et bredt spekter av verktøy og funksjoner som er spesielt designet for å bygge og trene dype nevrale nettverk. Dette inkluderer automatisk differensiering med dynamiske beregningsgrafer, som er avgjørende for å trene nevrale nettverk effektivt.
Når det gjelder å kjøre beregninger på en GPU, har PyTorch innebygd støtte for CUDA, som er en parallell dataplattform og applikasjonsprogrammeringsgrensesnittmodell laget av NVIDIA. Dette gjør at PyTorch kan utnytte kraften til GPU-er for å akselerere beregninger, noe som gjør den mye raskere enn NumPy for dyplæringsoppgaver som involverer tunge matriseoperasjoner.
I tillegg tilbyr PyTorch et nevrale nettverksbibliotek på høyt nivå som tilbyr forhåndsbygde lag, aktiveringsfunksjoner, tapsfunksjoner og optimaliseringsalgoritmer. Dette gjør det lettere for utviklere å bygge og trene komplekse nevrale nettverk uten å måtte implementere alt fra bunnen av.
Mens NumPy og PyTorch deler noen likheter når det gjelder numeriske databehandlingsevner, tilbyr PyTorch betydelige fordeler når det kommer til dyplæringsapplikasjoner, spesielt å kjøre beregninger på en GPU og gi tilleggsfunksjoner spesielt designet for å bygge og trene nevrale nettverk.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python og PyTorch:
- Hvis man ønsker å gjenkjenne fargebilder på et konvolusjonelt nevralt nettverk, må man legge til en annen dimensjon fra når man gjenkjenner gråskalabilder?
- Kan aktiveringsfunksjonen anses å etterligne et nevron i hjernen med enten avfyring eller ikke?
- Er tapet utenom utvalget et valideringstap?
- Bør man bruke et tensorkort for praktisk analyse av en PyTorch-kjørt nevrale nettverksmodell eller er matplotlib nok?
- Kan PyTorch sammenlignes med NumPy som kjører på en GPU med noen tilleggsfunksjoner?
- Er denne påstanden sann eller usann "For et klassifiseringsnevralt nettverk bør resultatet være en sannsynlighetsfordeling mellom klasser."
- Er det en veldig enkel prosess å kjøre en nevrale nettverksmodell med dyp læring på flere GPUer i PyTorch?
- Kan et vanlig nevralt nettverk sammenlignes med en funksjon av nesten 30 milliarder variabler?
- Hva er det største konvolusjonelle nevrale nettverket laget?
- Hvis inngangen er listen over numpy arrays som lagrer heatmap, som er utdata fra ViTPose og formen til hver numpy-fil er [1, 17, 64, 48] tilsvarende 17 nøkkelpunkter i kroppen, hvilken algoritme kan brukes?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python og PyTorch