PyTorch และ NumPy เป็นไลบรารีที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึก แม้ว่าไลบรารีทั้งสองจะมีฟังก์ชันสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลข แต่ก็มีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องประมวลผลบน GPU และฟังก์ชันเพิ่มเติมที่มีให้
NumPy เป็นไลบรารีพื้นฐานสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขใน Python โดยให้การสนับสนุนอาร์เรย์และเมทริกซ์หลายมิติขนาดใหญ่ พร้อมด้วยคอลเลกชันของฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์เพื่อดำเนินการกับอาร์เรย์เหล่านี้ อย่างไรก็ตาม NumPy ได้รับการออกแบบมาเพื่อการคำนวณ CPU เป็นหลัก ซึ่งหมายความว่าอาจไม่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการรันบน GPU
ในทางกลับกัน PyTorch ได้รับการปรับแต่งเป็นพิเศษสำหรับแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึก และให้การสนับสนุนสำหรับการเรียกใช้การคำนวณทั้งบน CPU และ GPU PyTorch นำเสนอเครื่องมือและฟังก์ชันการทำงานที่หลากหลายที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการสร้างและฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเชิงลึก ซึ่งรวมถึงการสร้างความแตกต่างโดยอัตโนมัติด้วยกราฟการคำนวณแบบไดนามิก ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมอย่างมีประสิทธิภาพ
เมื่อพูดถึงการประมวลผลบน GPU PyTorch มีการรองรับ CUDA ในตัว ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบขนานและโมเดลอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมแอปพลิเคชันที่สร้างโดย NVIDIA สิ่งนี้ทำให้ PyTorch สามารถใช้ประโยชน์จากพลังของ GPU เพื่อเร่งการคำนวณ ทำให้เร็วกว่า NumPy มากสำหรับงานการเรียนรู้เชิงลึกที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินการเมทริกซ์จำนวนมาก
นอกจากนี้ PyTorch ยังมีไลบรารีเครือข่ายนิวรัลระดับสูงที่นำเสนอเลเยอร์ที่สร้างไว้ล่วงหน้า ฟังก์ชันการเปิดใช้งาน ฟังก์ชันการสูญเสีย และอัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสม ช่วยให้นักพัฒนาสร้างและฝึกโครงข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อนได้ง่ายขึ้น โดยไม่ต้องปรับใช้ทุกอย่างตั้งแต่เริ่มต้น
แม้ว่า NumPy และ PyTorch จะมีความคล้ายคลึงกันบางประการในแง่ของความสามารถในการคำนวณเชิงตัวเลข แต่ PyTorch ก็มีข้อได้เปรียบที่สำคัญเมื่อพูดถึงแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึก โดยเฉพาะอย่างยิ่งการรันการคำนวณบน GPU และมอบฟังก์ชันเพิ่มเติมที่ออกแบบมาสำหรับการสร้างและฝึกฝนโครงข่ายประสาทเทียมโดยเฉพาะ
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/DLPP Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch:
- หากต้องการจดจำภาพสีบนโครงข่ายประสาทเทียม เราจะต้องเพิ่มมิติอื่นจากการรับรู้ภาพระดับสีเทาหรือไม่
- ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานสามารถพิจารณาเลียนแบบเซลล์ประสาทในสมองด้วยการยิงได้หรือไม่?
- การสูญเสียนอกตัวอย่างถือเป็นการสูญเสียการตรวจสอบหรือไม่
- เราควรใช้บอร์ดเทนเซอร์เพื่อการวิเคราะห์เชิงปฏิบัติของ PyTorch ที่รันโมเดลเครือข่ายประสาทเทียมหรือ matplotlib ก็เพียงพอแล้วหรือไม่
- สามารถเปรียบเทียบ PyTorch กับ NumPy ที่ทำงานบน GPU พร้อมฟังก์ชันเพิ่มเติมบางอย่างได้หรือไม่
- ข้อเสนอนี้จริงหรือเท็จ "สำหรับโครงข่ายประสาทเทียมแบบจำแนกประเภท ผลลัพธ์ควรเป็นการแจกแจงความน่าจะเป็นระหว่างคลาส"
- การรันโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมการเรียนรู้เชิงลึกบน GPU หลายตัวใน PyTorch เป็นกระบวนการที่ง่ายมากหรือไม่?
- โครงข่ายประสาทเทียมปกติสามารถนำมาเปรียบเทียบกับฟังก์ชันที่มีตัวแปรเกือบ 30 หมื่นล้านตัวได้หรือไม่?
- โครงข่ายประสาทเทียมที่ใหญ่ที่สุดสร้างขึ้นคืออะไร?
- หากอินพุตเป็นรายการของอาร์เรย์ numpy ที่จัดเก็บ heatmap ซึ่งเป็นเอาต์พุตของ ViTPose และรูปร่างของไฟล์ numpy แต่ละไฟล์คือ [1, 17, 64, 48] สอดคล้องกับจุดสำคัญ 17 จุดในร่างกาย สามารถใช้อัลกอริทึมใดได้บ้าง
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/DLPP Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch