PyTorch og NumPy er begge meget brugte biblioteker inden for kunstig intelligens, især i deep learning-applikationer. Mens begge biblioteker tilbyder funktionaliteter til numeriske beregninger, er der betydelige forskelle mellem dem, især når det kommer til at køre beregninger på en GPU og de ekstra funktioner, de giver.
NumPy er et grundlæggende bibliotek til numerisk databehandling i Python. Det giver understøttelse af store, multidimensionelle arrays og matricer sammen med en samling af matematiske funktioner til at operere på disse arrays. NumPy er dog primært designet til CPU-beregninger, hvilket betyder, at det muligvis ikke er optimeret til at køre operationer på en GPU.
På den anden side er PyTorch specielt skræddersyet til deep learning-applikationer og giver support til at køre beregninger på både CPU'er og GPU'er. PyTorch tilbyder en bred vifte af værktøjer og funktionaliteter, der er specielt designet til at bygge og træne dybe neurale netværk. Dette inkluderer automatisk differentiering med dynamiske beregningsgrafer, hvilket er afgørende for at træne neurale netværk effektivt.
Når det kommer til at køre beregninger på en GPU, har PyTorch indbygget understøttelse af CUDA, som er en parallel computerplatform og applikationsprogrammeringsgrænseflademodel skabt af NVIDIA. Dette gør det muligt for PyTorch at udnytte kraften fra GPU'er til at accelerere beregninger, hvilket gør den meget hurtigere end NumPy til dybe læringsopgaver, der involverer tunge matrixoperationer.
Derudover leverer PyTorch et højt niveau neurale netværksbibliotek, der tilbyder forudbyggede lag, aktiveringsfunktioner, tabsfunktioner og optimeringsalgoritmer. Dette gør det lettere for udviklere at bygge og træne komplekse neurale netværk uden at skulle implementere alt fra bunden.
Mens NumPy og PyTorch deler nogle ligheder med hensyn til numeriske computeregenskaber, tilbyder PyTorch betydelige fordele, når det kommer til deep learning-applikationer, især at køre beregninger på en GPU og levere yderligere funktionaliteter, der er specielt designet til at bygge og træne neurale netværk.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python og PyTorch:
- Hvis man ønsker at genkende farvebilleder på et foldet neuralt netværk, skal man så tilføje en anden dimension fra når man genkender gråskalabilleder?
- Kan aktiveringsfunktionen anses for at efterligne en neuron i hjernen med enten affyring eller ej?
- Er tabet uden for stikprøven et valideringstab?
- Skal man bruge et tensorkort til praktisk analyse af en PyTorch-drevet neural netværksmodel eller er matplotlib nok?
- Kan PyTorch sammenlignes med NumPy, der kører på en GPU med nogle ekstra funktioner?
- Er dette forslag sandt eller falsk "For et klassifikationsneuralt netværk bør resultatet være en sandsynlighedsfordeling mellem klasser."
- Er det en meget enkel proces at køre en neural netværksmodel med dyb læring på flere GPU'er i PyTorch?
- Kan et almindeligt neuralt netværk sammenlignes med en funktion af næsten 30 milliarder variabler?
- Hvad er det største konvolutionelle neurale netværk lavet?
- Hvis inputtet er listen over numpy-arrays, der lagrer heatmap, hvilket er output fra ViTPose, og formen af hver numpy-fil er [1, 17, 64, 48] svarende til 17 nøglepunkter i kroppen, hvilken algoritme kan så bruges?
Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python og PyTorch