PyTorch і NumPy є широко використовуваними бібліотеками в галузі штучного інтелекту, зокрема в програмах глибокого навчання. Хоча обидві бібліотеки пропонують функціональні можливості для чисельних обчислень, між ними є значні відмінності, особливо коли йдеться про виконання обчислень на GPU та додаткові функції, які вони надають.
NumPy — це фундаментальна бібліотека для чисельних обчислень на Python. Він забезпечує підтримку великих багатовимірних масивів і матриць разом із набором математичних функцій для роботи з цими масивами. Однак NumPy в основному розроблений для обчислень ЦП, що означає, що він може бути не оптимізований для виконання операцій на ГП.
З іншого боку, PyTorch спеціально створений для програм глибокого навчання та забезпечує підтримку виконання обчислень як на ЦП, так і на ГП. PyTorch пропонує широкий спектр інструментів і функцій, які спеціально розроблені для побудови та навчання глибоких нейронних мереж. Це включає в себе автоматичне диференціювання за допомогою динамічних обчислювальних графіків, що має вирішальне значення для ефективного навчання нейронних мереж.
Коли справа доходить до виконання обчислень на графічному процесорі, PyTorch має вбудовану підтримку CUDA, яка є паралельною обчислювальною платформою та моделлю інтерфейсу прикладного програмування, створеною NVIDIA. Це дозволяє PyTorch використовувати потужність графічних процесорів для прискорення обчислень, що робить його набагато швидшим, ніж NumPy, для завдань глибокого навчання, які передбачають важкі матричні операції.
Крім того, PyTorch надає бібліотеку нейронних мереж високого рівня, яка пропонує попередньо створені шари, функції активації, функції втрати та алгоритми оптимізації. Це полегшує розробникам створення та навчання складних нейронних мереж без необхідності впровадження всього з нуля.
Незважаючи на те, що NumPy і PyTorch мають певну схожість щодо чисельних обчислювальних можливостей, PyTorch пропонує значні переваги, коли справа доходить до програм глибокого навчання, особливо виконання обчислень на графічному процесорі та надання додаткових функцій, спеціально розроблених для створення та навчання нейронних мереж.
Інші останні запитання та відповіді щодо Поглиблене навчання EITC/AI/DLPP за допомогою Python та PyTorch:
- Якщо хтось хоче розпізнавати кольорові зображення в згортковій нейронній мережі, чи потрібно додати ще один вимір при розпізнаванні зображень у градаціях сірого?
- Чи можна вважати, що функція активації імітує нейрон у мозку зі спрацюванням чи ні?
- Чи є втрата за межами вибірки втратою перевірки?
- Чи слід використовувати тензорну плату для практичного аналізу моделі нейронної мережі PyTorch чи достатньо matplotlib?
- Чи можна PyTorch порівняти з NumPy, що працює на GPU з деякими додатковими функціями?
- Це твердження вірне чи хибне: «Для класифікаційної нейронної мережі результатом має бути розподіл ймовірностей між класами».»
- Чи є запуск моделі нейронної мережі глибокого навчання на кількох графічних процесорах у PyTorch дуже простим процесом?
- Чи можна звичайну нейронну мережу порівняти з функцією майже 30 мільярдів змінних?
- Яка найбільша згорточна нейронна мережа?
- Якщо вхідними даними є список масивів numpy, що зберігає теплову карту, яка є виходом ViTPose, а форма кожного файлу numpy [1, 17, 64, 48] відповідає 17 ключовим точкам у тілі, який алгоритм можна використати?