PyTorch i NumPy són biblioteques àmpliament utilitzades en el camp de la intel·ligència artificial, especialment en aplicacions d'aprenentatge profund. Tot i que ambdues biblioteques ofereixen funcionalitats per a càlculs numèrics, hi ha diferències significatives entre elles, especialment quan es tracta d'executar càlculs en una GPU i les funcions addicionals que proporcionen.
NumPy és una biblioteca fonamental per a la computació numèrica en Python. Proporciona suport per a matrius i matrius grans i multidimensionals, juntament amb una col·lecció de funcions matemàtiques per operar en aquestes matrius. Tanmateix, NumPy està dissenyat principalment per a càlculs de CPU, el que significa que pot ser que no estigui optimitzat per executar operacions en una GPU.
D'altra banda, PyTorch està dissenyat específicament per a aplicacions d'aprenentatge profund i ofereix suport per executar càlculs tant a CPU com a GPU. PyTorch ofereix una àmplia gamma d'eines i funcionalitats dissenyades específicament per construir i entrenar xarxes neuronals profundes. Això inclou la diferenciació automàtica amb gràfics de càlcul dinàmic, que és crucial per entrenar xarxes neuronals de manera eficient.
Quan es tracta d'executar càlculs en una GPU, PyTorch té suport integrat per CUDA, que és una plataforma informàtica paral·lela i un model d'interfície de programació d'aplicacions creat per NVIDIA. Això permet a PyTorch aprofitar la potència de les GPU per accelerar els càlculs, fent-lo molt més ràpid que NumPy per a tasques d'aprenentatge profund que impliquen operacions de matriu pesades.
A més, PyTorch ofereix una biblioteca de xarxes neuronals d'alt nivell que ofereix capes preconstruïdes, funcions d'activació, funcions de pèrdua i algorismes d'optimització. Això fa que sigui més fàcil per als desenvolupadors construir i entrenar xarxes neuronals complexes sense haver d'implementar-ho tot des de zero.
Tot i que NumPy i PyTorch comparteixen algunes similituds pel que fa a les capacitats de computació numèrica, PyTorch ofereix avantatges significatius quan es tracta d'aplicacions d'aprenentatge profund, especialment executant càlculs en una GPU i proporcionant funcionalitats addicionals dissenyades específicament per construir i entrenar xarxes neuronals.
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?
- 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?
- Es pot comparar PyTorch amb NumPy que s'executa en una GPU amb algunes funcions addicionals?
- 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