ПиТорцх и НумПи су библиотеке које се широко користе у области вештачке интелигенције, посебно у апликацијама за дубоко учење. Иако обе библиотеке нуде функционалности за нумеричка израчунавања, постоје значајне разлике између њих, посебно када је реч о извођењу рачунања на ГПУ-у и додатним функцијама које пружају.
НумПи је основна библиотека за нумеричко рачунање у Питхон-у. Пружа подршку за велике, вишедимензионалне низове и матрице, заједно са колекцијом математичких функција за рад на овим низовима. Међутим, НумПи је првенствено дизајниран за ЦПУ прорачуне, што значи да можда није оптимизован за извршавање операција на ГПУ-у.
С друге стране, ПиТорцх је посебно скројен за апликације дубоког учења и пружа подршку за покретање рачунања и на ЦПУ-има и на ГПУ-има. ПиТорцх нуди широк спектар алата и функционалности које су посебно дизајниране за изградњу и обуку дубоких неуронских мрежа. Ово укључује аутоматску диференцијацију са динамичким рачунским графовима, што је кључно за ефикасан тренинг неуронских мрежа.
Када је у питању извођење рачунања на ГПУ-у, ПиТорцх има уграђену подршку за ЦУДА, која је паралелна рачунарска платформа и модел интерфејса за програмирање апликација креиран од стране НВИДИА. Ово омогућава ПиТорцх-у да искористи снагу ГПУ-а за убрзање прорачуна, чинећи га много бржим од НумПи-а за задатке дубоког учења који укључују тешке матричне операције.
Поред тога, ПиТорцх обезбеђује библиотеку неуронских мрежа високог нивоа која нуди унапред изграђене слојеве, функције активације, функције губитка и алгоритме за оптимизацију. Ово олакшава програмерима да граде и тренирају сложене неуронске мреже без потребе да све имплементирају од нуле.
Док НумПи и ПиТорцх деле неке сличности у погледу нумеричких рачунарских могућности, ПиТорцх нуди значајне предности када су у питању апликације за дубоко учење, посебно покретање рачунања на ГПУ-у и пружање додатних функционалности посебно дизајнираних за изградњу и обуку неуронских мрежа.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ДЛПП дубинско учење уз Питхон и ПиТорцх:
- Ако неко жели да препозна слике у боји на конволуционој неуронској мрежи, да ли треба додати још једну димензију када се препознају слике у сивој скали?
- Може ли се сматрати да активациона функција опонаша неурон у мозгу са или не активирањем?
- Да ли је губитак ван узорка губитак валидације?
- Да ли треба користити тензорску плочу за практичну анализу ПиТорцх покренутог модела неуронске мреже или је довољан матплотлиб?
- Може ли се ПиТорцх упоредити са НумПи-ом који ради на ГПУ-у са неким додатним функцијама?
- Да ли је ова тврдња тачна или нетачна "За класификациону неуронску мрежу резултат треба да буде расподела вероватноће између класа."
- Да ли је покретање модела неуронске мреже дубоког учења на више ГПУ-а у ПиТорцх-у веома једноставан процес?
- Може ли се редовна неуронска мрежа упоредити са функцијом од скоро 30 милијарди варијабли?
- Која је највећа конволуциона неуронска мрежа направљена?
- Ако је улаз листа нумпи низова који чувају топлотну мапу која је излаз ВиТПосе и облик сваке нумпи датотеке је [1, 17, 64, 48] који одговара 17 кључних тачака у телу, који алгоритам се може користити?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ДЛПП дубоком учењу уз Питхон и ПиТорцх