PyTorch สามารถเปรียบเทียบได้กับ NumPy ที่ทำงานบน GPU พร้อมฟังก์ชันเพิ่มเติม PyTorch เป็นไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องแบบโอเพ่นซอร์สที่พัฒนาโดยห้องปฏิบัติการวิจัย AI ของ Facebook ซึ่งมีโครงสร้างกราฟการคำนวณที่ยืดหยุ่นและไดนามิก ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานการเรียนรู้เชิงลึก ในทางกลับกัน NumPy เป็นแพ็คเกจพื้นฐานสำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ใน Python ซึ่งให้การสนับสนุนอาร์เรย์และเมทริกซ์หลายมิติขนาดใหญ่ พร้อมด้วยชุดฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์เพื่อดำเนินการกับอาร์เรย์เหล่านี้
ความคล้ายคลึงที่สำคัญประการหนึ่งระหว่าง PyTorch และ NumPy คือความสามารถในการคำนวณแบบอาเรย์ ไลบรารีทั้งสองช่วยให้ผู้ใช้ดำเนินการกับอาร์เรย์หลายมิติได้อย่างมีประสิทธิภาพ PyTorch tensors ซึ่งคล้ายกับอาร์เรย์ NumPy สามารถจัดการและดำเนินการได้อย่างง่ายดายโดยใช้ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่หลากหลาย ความคล้ายคลึงกันนี้ทำให้ผู้ใช้ที่คุ้นเคยกับ NumPy สามารถเปลี่ยนไปใช้ PyTorch ได้อย่างราบรื่นได้ง่ายขึ้น
อย่างไรก็ตาม ข้อได้เปรียบที่สำคัญที่ PyTorch นำเสนอเหนือ NumPy คือความสามารถในการใช้ประโยชน์จากพลังการคำนวณของ GPU เพื่อเร่งการคำนวณการเรียนรู้เชิงลึกแบบเร่ง PyTorch ให้การสนับสนุนการเร่งความเร็ว GPU ทันที ทำให้ผู้ใช้สามารถฝึกโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกได้รวดเร็วยิ่งขึ้นมาก เมื่อเทียบกับการใช้ CPU เพียงอย่างเดียว การรองรับ GPU นี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการจัดการการคำนวณที่ซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับการฝึกฝนโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่
นอกจากนี้ PyTorch ยังแนะนำฟังก์ชันเพิ่มเติมที่ออกแบบมาสำหรับงานการเรียนรู้เชิงลึกโดยเฉพาะ รวมถึงความสามารถในการสร้างความแตกต่างอัตโนมัติผ่านกราฟการคำนวณแบบไดนามิก ซึ่งช่วยให้สามารถนำการถ่ายทอดกลับคืนมาสำหรับการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมได้ คุณสมบัตินี้ช่วยลดความยุ่งยากในกระบวนการสร้างและฝึกอบรมสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อน เนื่องจากผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องคำนวณการไล่ระดับสีด้วยตนเองเพื่อการปรับให้เหมาะสม
คุณสมบัติเด่นอีกประการหนึ่งของ PyTorch คือการบูรณาการอย่างราบรื่นกับไลบรารีและเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกยอดนิยม เช่น TorchVision สำหรับงานคอมพิวเตอร์วิทัศน์ และ TorchText สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การบูรณาการนี้ทำให้ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จากส่วนประกอบและโมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้าเพื่อเร่งการพัฒนาแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึก
ในทางตรงกันข้าม แม้ว่า NumPy จะเป็นรากฐานที่มั่นคงสำหรับการจัดการอาเรย์และการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ แต่ก็ขาดฟังก์ชันพิเศษที่ออกแบบมาสำหรับงานการเรียนรู้เชิงลึกที่ PyTorch นำเสนอ NumPy ไม่รองรับการเร่งความเร็ว GPU สำหรับการคำนวณโดยธรรมชาติ ซึ่งสามารถจำกัดประสิทธิภาพเมื่อต้องจัดการกับโมเดลและชุดข้อมูลการเรียนรู้เชิงลึกขนาดใหญ่
PyTorch ถือได้ว่าเป็นส่วนขยายของ NumPy ที่มีความสามารถในการเรียนรู้เชิงลึกเพิ่มเติม ได้รับการปรับให้เหมาะสมโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการคำนวณที่เร่งด้วย GPU และการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม แม้ว่าห้องสมุดทั้งสองแห่งจะมีความคล้ายคลึงกันในการคำนวณแบบอาเรย์ แต่การมุ่งเน้นไปที่งานการเรียนรู้เชิงลึกและคุณสมบัติขั้นสูงของ PyTorch ทำให้ห้องสมุดแห่งนี้เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับนักวิจัยและผู้ปฏิบัติงานที่ทำงานในด้านปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้เชิงลึก
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/DLPP Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch:
- หากต้องการจดจำภาพสีบนโครงข่ายประสาทเทียม เราจะต้องเพิ่มมิติอื่นจากการรับรู้ภาพระดับสีเทาหรือไม่
- ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานสามารถพิจารณาเลียนแบบเซลล์ประสาทในสมองด้วยการยิงได้หรือไม่?
- PyTorch สามารถนำมาเปรียบเทียบกับ NumPy ที่ทำงานบน GPU พร้อมฟังก์ชันเพิ่มเติมบางอย่างได้หรือไม่
- การสูญเสียนอกตัวอย่างถือเป็นการสูญเสียการตรวจสอบหรือไม่
- เราควรใช้บอร์ดเทนเซอร์เพื่อการวิเคราะห์เชิงปฏิบัติของ PyTorch ที่รันโมเดลเครือข่ายประสาทเทียมหรือ matplotlib ก็เพียงพอแล้วหรือไม่
- 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