PyTorch kaj NumPy estas ambaŭ vaste uzitaj bibliotekoj en la kampo de artefarita inteligenteco, precipe en profundaj lernaj aplikoj. Dum ambaŭ bibliotekoj ofertas funkciojn por nombraj komputadoj, ekzistas signifaj diferencoj inter ili, precipe kiam temas pri funkciado de komputadoj sur GPU kaj la kromaj funkcioj kiujn ili provizas.
NumPy estas fundamenta biblioteko por nombra komputado en Python. Ĝi disponigas subtenon por grandaj, plurdimensiaj tabeloj kaj matricoj, kune kun kolekto de matematikaj funkcioj por funkciigi sur tiuj tabeloj. Tamen, NumPy estas ĉefe desegnita por CPU-komputadoj, kio signifas, ke ĝi eble ne estas optimumigita por funkciigado de GPU.
Aliflanke, PyTorch estas specife adaptita por profundaj lernaj aplikoj kaj provizas subtenon por funkcii komputado sur kaj CPUoj kaj GPUoj. PyTorch ofertas larĝan gamon de iloj kaj funkcioj kiuj estas specife desegnitaj por konstrui kaj trejni profundajn neŭralaj retoj. Ĉi tio inkluzivas aŭtomatan diferencigon kun dinamikaj komputilaj grafikaĵoj, kio estas decida por trejnado de neŭralaj retoj efike.
Kiam temas pri funkciigo de komputadoj sur GPU, PyTorch havas enkonstruitan subtenon por CUDA, kiu estas paralela komputika platformo kaj aplikaĵo-programa interfacmodelo kreita de NVIDIA. Ĉi tio permesas al PyTorch utiligi la potencon de GPU-oj por akceli komputadon, igante ĝin multe pli rapida ol NumPy por profundaj lernaj taskoj, kiuj implikas pezajn matrikajn operaciojn.
Plie, PyTorch disponigas altnivelan neŭralajn retojn bibliotekon kiu ofertas antaŭkonstruitajn tavolojn, aktivigajn funkciojn, perdfunkciojn kaj optimumigajn algoritmojn. Ĉi tio faciligas al programistoj konstrui kaj trejni kompleksajn neŭralaj retoj sen devi efektivigi ĉion de nulo.
Dum NumPy kaj PyTorch dividas iujn similecojn laŭ nombraj komputikkapabloj, PyTorch ofertas signifajn avantaĝojn kiam temas pri profunda lernado de aplikoj, precipe prizorgado de komputadoj sur GPU kaj disponigante pliajn funkciojn specife dezajnitaj por konstruado kaj trejnado de neŭralaj retoj.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri EITC/AI/DLPP Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch:
- Se oni volas rekoni kolorbildojn sur konvolucia neŭrala reto, ĉu oni devas aldoni alian dimension de kiam oni rekonas grizskalajn bildojn?
- Ĉu la aktiviga funkcio povas esti konsiderata imiti neŭronon en la cerbo aŭ per pafo aŭ ne?
- Ĉu la ekster-specimena perdo estas validuma perdo?
- Ĉu oni uzu tensortabulon por praktika analizo de modelo de neŭrala reto prizorgita PyTorch aŭ matplotlib sufiĉas?
- Ĉu PyTorch povas esti komparita kun NumPy funkcianta sur GPU kun iuj aldonaj funkcioj?
- Ĉu ĉi tiu propono estas vera aŭ falsa "Por klasifika neŭrala reto la rezulto estu probabla distribuo inter klasoj."
- Ĉu ruli profundan lernan neŭralan reton modelon sur pluraj GPU-oj en PyTorch estas tre simpla procezo?
- Ĉu regula neŭrala reto povas esti komparita kun funkcio de preskaŭ 30 miliardoj da variabloj?
- Kio estas la plej granda konvolucia neŭrala reto farita?
- Se la enigo estas la listo de numpy tabeloj stokantaj varmmapon kiu estas la eligo de ViTPose kaj la formo de ĉiu numpy dosiero estas [1, 17, 64, 48] responda al 17 ŝlosilaj punktoj en la korpo, kiu algoritmo povas esti uzata?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/DLPP Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch