PyTorch och NumPy är båda allmänt använda bibliotek inom området artificiell intelligens, särskilt i applikationer för djupinlärning. Medan båda biblioteken erbjuder funktioner för numeriska beräkningar, finns det betydande skillnader mellan dem, särskilt när det gäller att köra beräkningar på en GPU och de ytterligare funktioner de tillhandahåller.
NumPy är ett grundläggande bibliotek för numerisk beräkning i Python. Det ger stöd för stora, flerdimensionella arrayer och matriser, tillsammans med en samling matematiska funktioner för att arbeta på dessa arrayer. NumPy är dock främst designad för CPU-beräkningar, vilket innebär att den kanske inte är optimerad för att köra operationer på en GPU.
Å andra sidan är PyTorch speciellt skräddarsydd för djupinlärningsapplikationer och ger stöd för att köra beräkningar på både CPU:er och GPU:er. PyTorch erbjuder ett brett utbud av verktyg och funktioner som är speciellt designade för att bygga och träna djupa neurala nätverk. Detta inkluderar automatisk differentiering med dynamiska beräkningsgrafer, vilket är avgörande för att träna neurala nätverk effektivt.
När det kommer till att köra beräkningar på en GPU har PyTorch inbyggt stöd för CUDA, som är en parallell datorplattform och applikationsprogrammeringsgränssnittsmodell skapad av NVIDIA. Detta gör att PyTorch kan utnyttja kraften hos GPU:er för att accelerera beräkningar, vilket gör den mycket snabbare än NumPy för djupinlärningsuppgifter som involverar tunga matrisoperationer.
Dessutom tillhandahåller PyTorch ett neurala nätverksbibliotek på hög nivå som erbjuder förbyggda lager, aktiveringsfunktioner, förlustfunktioner och optimeringsalgoritmer. Detta gör det lättare för utvecklare att bygga och träna komplexa neurala nätverk utan att behöva implementera allt från grunden.
Medan NumPy och PyTorch delar vissa likheter när det gäller numeriska beräkningsmöjligheter, erbjuder PyTorch betydande fördelar när det kommer till applikationer för djupinlärning, särskilt att köra beräkningar på en GPU och tillhandahålla ytterligare funktioner som är speciellt utformade för att bygga och träna neurala nätverk.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python och PyTorch:
- Om man vill känna igen färgbilder på ett konvolutionellt neuralt nätverk, måste man då lägga till ytterligare en dimension från när man återkänner gråskalebilder?
- Kan aktiveringsfunktionen anses efterlikna en neuron i hjärnan med antingen avfyring eller inte?
- Är förlusten utanför urvalet en valideringsförlust?
- Ska man använda ett tensorkort för praktisk analys av en PyTorch-körd neural nätverksmodell eller räcker det med matplotlib?
- Kan PyTorch jämföras med NumPy som körs på en GPU med några extra funktioner?
- Är detta påstående sant eller falskt "För ett klassificeringsneuralt nätverk bör resultatet vara en sannolikhetsfördelning mellan klasser."
- Är det en mycket enkel process att köra en neural nätverksmodell för djupinlärning på flera GPU:er i PyTorch?
- Kan ett vanligt neuralt nätverk jämföras med en funktion av nästan 30 miljarder variabler?
- Vilket är det största konvolutionella neurala nätverket som skapats?
- Om indata är listan över numpy-arrayer som lagrar värmekartan som är utdata från ViTPose och formen på varje numpy-fil är [1, 17, 64, 48] motsvarande 17 nyckelpunkter i kroppen, vilken algoritm kan användas?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python och PyTorch