PyTorch و NumPy هر دو کتابخانه های پرکاربرد در زمینه هوش مصنوعی، به ویژه در برنامه های یادگیری عمیق هستند. در حالی که هر دو کتابخانه عملکردهایی را برای محاسبات عددی ارائه می دهند، تفاوت های قابل توجهی بین آنها وجود دارد، به خصوص در مورد اجرای محاسبات روی یک GPU و توابع اضافی که ارائه می دهند.
NumPy یک کتابخانه اساسی برای محاسبات عددی در پایتون است. پشتیبانی از آرایهها و ماتریسهای چند بعدی به همراه مجموعهای از توابع ریاضی برای کار بر روی این آرایهها را فراهم میکند. با این حال، NumPy در اصل برای محاسبات CPU طراحی شده است، به این معنی که ممکن است برای اجرای عملیات روی یک GPU بهینه نشده باشد.
از سوی دیگر، PyTorch به طور خاص برای برنامه های یادگیری عمیق طراحی شده است و از اجرای محاسبات در هر دو CPU و GPU پشتیبانی می کند. PyTorch طیف گسترده ای از ابزارها و قابلیت ها را ارائه می دهد که به طور خاص برای ساخت و آموزش شبکه های عصبی عمیق طراحی شده اند. این شامل تمایز خودکار با نمودارهای محاسباتی پویا است که برای آموزش کارآمد شبکههای عصبی بسیار مهم است.
وقتی صحبت از اجرای محاسبات روی یک GPU می شود، PyTorch از CUDA پشتیبانی داخلی دارد که یک پلتفرم محاسباتی موازی و مدل رابط برنامه نویسی کاربردی است که توسط NVIDIA ایجاد شده است. این به PyTorch اجازه میدهد تا از قدرت پردازندههای گرافیکی برای تسریع محاسبات استفاده کند، و آن را بسیار سریعتر از NumPy برای کارهای یادگیری عمیق که شامل عملیاتهای ماتریس سنگین میشود، میکند.
علاوه بر این، PyTorch یک کتابخانه شبکه های عصبی سطح بالا را ارائه می دهد که لایه های از پیش ساخته شده، توابع فعال سازی، توابع از دست دادن و الگوریتم های بهینه سازی را ارائه می دهد. این امر ساخت و آموزش شبکه های عصبی پیچیده را بدون نیاز به پیاده سازی همه چیز از ابتدا برای توسعه دهندگان آسان تر می کند.
در حالی که NumPy و PyTorch از نظر قابلیتهای محاسباتی عددی شباهتهایی با یکدیگر دارند، PyTorch مزایای قابل توجهی را در مورد برنامههای یادگیری عمیق، به ویژه اجرای محاسبات بر روی یک GPU و ارائه عملکردهای اضافی که بهطور خاص برای ساخت و آموزش شبکههای عصبی طراحی شدهاند، ارائه میکند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد یادگیری عمیق EITC/AI/DLPP با Python و PyTorch:
- اگر کسی بخواهد تصاویر رنگی را در یک شبکه عصبی کانولوشن تشخیص دهد، آیا باید بعد دیگری را به هنگام تشخیص مجدد تصاویر در مقیاس خاکستری اضافه کرد؟
- آیا می توان عملکرد فعال سازی را تقلید از یک نورون در مغز با شلیک یا نه در نظر گرفت؟
- آیا ضرر خارج از نمونه، از دست دادن اعتبارسنجی است؟
- آیا باید از یک برد تانسور برای تحلیل عملی یک مدل شبکه عصبی اجرا شده PyTorch یا matplotlib استفاده کرد؟
- آیا می توان PyTorch را با NumPy که روی یک GPU اجرا می شود با برخی عملکردهای اضافی مقایسه کرد؟
- آیا این گزاره درست است یا نادرست "برای یک شبکه عصبی طبقه بندی، نتیجه باید یک توزیع احتمال بین کلاس ها باشد."
- آیا اجرای یک مدل شبکه عصبی یادگیری عمیق بر روی چندین GPU در PyTorch یک فرآیند بسیار ساده است؟
- آیا یک شبکه عصبی معمولی را می توان با تابعی از نزدیک به 30 میلیارد متغیر مقایسه کرد؟
- بزرگترین شبکه عصبی کانولوشن ساخته شده چیست؟
- اگر ورودی لیست آرایههای numpy ذخیرهسازی Heatmap باشد که خروجی ViTPose است و شکل هر فایل numpy مطابق با 1 نقطه کلیدی بدنه است، از کدام الگوریتم میتوان استفاده کرد؟
مشاهده سوالات و پاسخ های بیشتر در EITC/AI/DLPP Deep Learning با Python و PyTorch