PyTorch را می توان با NumPy که روی یک GPU با عملکردهای اضافی اجرا می شود مقایسه کرد. PyTorch یک کتابخانه یادگیری ماشین منبع باز است که توسط آزمایشگاه تحقیقاتی هوش مصنوعی فیس بوک توسعه یافته است که ساختار نمودار محاسباتی انعطاف پذیر و پویا را ارائه می دهد و آن را به ویژه برای وظایف یادگیری عمیق مناسب می کند. از سوی دیگر، NumPy یک بسته اساسی برای محاسبات علمی در پایتون است که از آرایه ها و ماتریس های چند بعدی بزرگ، همراه با مجموعه ای از توابع ریاضی برای کار بر روی این آرایه ها پشتیبانی می کند.
یکی از شباهت های کلیدی بین PyTorch و NumPy قابلیت های محاسباتی مبتنی بر آرایه آنها است. هر دو کتابخانه به کاربران این امکان را می دهند که عملیات روی آرایه های چند بعدی را به طور موثر انجام دهند. تانسورهای PyTorch، که شبیه به آرایههای NumPy هستند، میتوانند به راحتی با استفاده از طیف گستردهای از توابع ریاضی دستکاری و عمل کنند. این شباهت، انتقال یکپارچه به PyTorch را برای کاربران آشنا با NumPy آسان تر می کند.
با این حال، مزیت اصلی PyTorch نسبت به NumPy توانایی آن در استفاده از قدرت محاسباتی پردازندههای گرافیکی برای محاسبات یادگیری عمیق سریع است. PyTorch از شتاب GPU خارج از جعبه پشتیبانی می کند و به کاربران این امکان را می دهد که شبکه های عصبی عمیق را در مقایسه با استفاده از CPU به تنهایی بسیار سریعتر آموزش دهند. این پشتیبانی از GPU برای انجام محاسبات پیچیده مربوط به آموزش مدل های یادگیری عمیق در مجموعه داده های بزرگ بسیار مهم است.
علاوه بر این، PyTorch قابلیت های اضافی را معرفی می کند که به طور خاص برای وظایف یادگیری عمیق طراحی شده اند. این شامل قابلیت های تمایز خودکار از طریق نمودار محاسباتی پویا است که اجرای پس انتشار برای آموزش شبکه های عصبی را امکان پذیر می کند. این ویژگی فرآیند ساخت و آموزش معماری های پیچیده شبکه عصبی را ساده می کند، زیرا کاربران مجبور نیستند برای بهینه سازی گرادیان ها را به صورت دستی محاسبه کنند.
یکی دیگر از ویژگی های قابل توجه PyTorch ادغام یکپارچه آن با کتابخانه ها و چارچوب های یادگیری عمیق محبوب، مانند TorchVision برای وظایف بینایی کامپیوتر و TorchText برای پردازش زبان طبیعی است. این ادغام به کاربران اجازه می دهد تا از اجزا و مدل های از پیش ساخته شده برای سرعت بخشیدن به توسعه برنامه های یادگیری عمیق استفاده کنند.
در مقابل، در حالی که NumPy یک پایه محکم برای دستکاری آرایه و عملیات ریاضی فراهم می کند، فاقد عملکردهای تخصصی است که برای وظایف یادگیری عمیق طراحی شده است که PyTorch ارائه می دهد. NumPy ذاتاً از شتاب GPU برای محاسبات پشتیبانی نمی کند، که می تواند عملکرد آن را در هنگام برخورد با مدل های یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ و مجموعه داده ها محدود کند.
PyTorch را می توان به عنوان یک توسعه دهنده NumPy با قابلیت های یادگیری عمیق اضافی در نظر گرفت، به ویژه برای محاسبات با شتاب GPU و آموزش شبکه های عصبی بهینه شده است. در حالی که هر دو کتابخانه شباهتهایی در محاسبات مبتنی بر آرایه دارند، تمرکز PyTorch بر وظایف یادگیری عمیق و ویژگیهای پیشرفته آن، آن را به انتخابی ارجح برای محققان و متخصصان شاغل در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق تبدیل 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 PyTorch را می توان با NumPy که روی یک GPU با برخی عملکردهای اضافی اجرا می شود مقایسه کرد؟
- 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 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