De fet, PyTorch es pot comparar amb NumPy que s'executa en una GPU amb funcions addicionals. PyTorch és una biblioteca d'aprenentatge automàtic de codi obert desenvolupada pel laboratori de recerca d'IA de Facebook que proporciona una estructura de gràfics computacionals flexible i dinàmic, la qual cosa la fa especialment adequada per a tasques d'aprenentatge profund. NumPy, d'altra banda, és un paquet fonamental per a la computació científica a Python, que proporciona suport per a matrius i matrius multidimensionals grans, juntament amb una col·lecció de funcions matemàtiques per operar en aquestes matrius.
Una de les similituds clau entre PyTorch i NumPy són les seves capacitats de càlcul basades en matrius. Ambdues biblioteques permeten als usuaris realitzar operacions en matrius multidimensionals de manera eficient. Els tensors PyTorch, que són similars a les matrius NumPy, es poden manipular i operar fàcilment mitjançant una àmplia gamma de funcions matemàtiques. Aquesta similitud fa que sigui més fàcil per als usuaris familiaritzats amb NumPy la transició a PyTorch sense problemes.
Tanmateix, el principal avantatge que ofereix PyTorch sobre NumPy és la seva capacitat per aprofitar la potència computacional de les GPU per a càlculs accelerats d'aprenentatge profund. PyTorch ofereix suport per a l'acceleració de la GPU des de la caixa, permetent als usuaris entrenar xarxes neuronals profundes molt més ràpidament en comparació amb l'ús de CPU sols. Aquest suport de GPU és crucial per gestionar els càlculs complexos implicats en l'entrenament de models d'aprenentatge profund en grans conjunts de dades.
A més, PyTorch introdueix funcionalitats addicionals dissenyades específicament per a tasques d'aprenentatge profund. Inclou capacitats de diferenciació automàtica a través del seu gràfic de càlcul dinàmic, que permet la implementació de retropropagació per entrenar xarxes neuronals. Aquesta característica simplifica el procés de construcció i formació d'arquitectures complexes de xarxes neuronals, ja que els usuaris no han de calcular manualment els gradients per a l'optimització.
Una altra característica notable de PyTorch és la seva integració perfecta amb biblioteques i marcs d'aprenentatge profund populars, com TorchVision per a tasques de visió per ordinador i TorchText per al processament del llenguatge natural. Aquesta integració permet als usuaris aprofitar components i models preconstruïts per accelerar el desenvolupament d'aplicacions d'aprenentatge profund.
En canvi, mentre que NumPy proporciona una base sòlida per a la manipulació de matrius i les operacions matemàtiques, no té les funcionalitats especialitzades adaptades per a les tasques d'aprenentatge profund que ofereix PyTorch. NumPy no admet inherentment l'acceleració de la GPU per a càlculs, cosa que pot limitar el seu rendiment quan es tracta de models i conjunts de dades d'aprenentatge profund a gran escala.
PyTorch es pot considerar com una extensió de NumPy amb capacitats d'aprenentatge profund addicionals, especialment optimitzades per a càlculs accelerats per GPU i entrenament de xarxes neuronals. Tot i que ambdues biblioteques comparteixen similituds en els càlculs basats en matrius, el focus de PyTorch en les tasques d'aprenentatge profund i les seves funcions avançades la converteixen en una opció preferida per als investigadors i professionals que treballen en el camp de la intel·ligència artificial i l'aprenentatge profund.
Altres preguntes i respostes recents sobre EITC/AI/DLPP Deep Learning amb Python i PyTorch:
- Si es vol reconèixer imatges en color en una xarxa neuronal convolucional, s'ha d'afegir una altra dimensió de quan es reconeixen imatges en escala de grisos?
- Es pot considerar que la funció d'activació imite una neurona del cervell amb l'activació o no?
- Es pot comparar PyTorch amb NumPy que s'executa en una GPU amb algunes funcions addicionals?
- La pèrdua fora de la mostra és una pèrdua de validació?
- S'ha d'utilitzar una placa tensor per a l'anàlisi pràctica d'un model de xarxa neuronal executat amb PyTorch o n'hi ha prou amb matplotlib?
- És vertadera o falsa aquesta proposició "Per a una xarxa neuronal de classificació, el resultat hauria de ser una distribució de probabilitat entre classes."
- L'execució d'un model de xarxa neuronal d'aprenentatge profund en diverses GPU a PyTorch és un procés molt senzill?
- Es pot comparar una xarxa neuronal normal amb una funció de gairebé 30 milions de variables?
- Quina és la xarxa neuronal convolucional més gran feta?
- Si l'entrada és la llista de matrius numpy que emmagatzemen el mapa de calor que és la sortida de ViTPose i la forma de cada fitxer numpy és [1, 17, 64, 48] corresponent a 17 punts clau del cos, quin algorisme es pot utilitzar?
Veure més preguntes i respostes a EITC/AI/DLPP Deep Learning amb Python i PyTorch