PyTorch и NumPy — широко используемые библиотеки в области искусственного интеллекта, особенно в приложениях глубокого обучения. Хотя обе библиотеки предлагают функциональные возможности для численных вычислений, между ними существуют существенные различия, особенно когда речь идет о выполнении вычислений на графическом процессоре и дополнительных функциях, которые они предоставляют.
NumPy — фундаментальная библиотека для числовых вычислений на Python. Он обеспечивает поддержку больших многомерных массивов и матриц, а также набор математических функций для работы с этими массивами. Однако NumPy в первую очередь предназначен для вычислений на ЦП, а это означает, что он может быть не оптимизирован для выполнения операций на графическом процессоре.
С другой стороны, PyTorch специально разработан для приложений глубокого обучения и обеспечивает поддержку выполнения вычислений как на центральных, так и на графических процессорах. PyTorch предлагает широкий спектр инструментов и функций, специально разработанных для создания и обучения глубоких нейронных сетей. Сюда входит автоматическое дифференцирование с помощью динамических графов вычислений, что имеет решающее значение для эффективного обучения нейронных сетей.
Когда дело доходит до выполнения вычислений на графическом процессоре, PyTorch имеет встроенную поддержку CUDA, которая представляет собой платформу параллельных вычислений и модель интерфейса программирования приложений, созданную NVIDIA. Это позволяет PyTorch использовать возможности графических процессоров для ускорения вычислений, что делает его намного быстрее, чем NumPy, для задач глубокого обучения, включающих тяжелые матричные операции.
Кроме того, PyTorch предоставляет библиотеку нейронных сетей высокого уровня, которая предлагает предварительно созданные слои, функции активации, функции потерь и алгоритмы оптимизации. Это облегчает разработчикам создание и обучение сложных нейронных сетей без необходимости реализовывать все с нуля.
Хотя NumPy и PyTorch имеют некоторые сходства с точки зрения возможностей численных вычислений, PyTorch предлагает значительные преимущества, когда дело касается приложений глубокого обучения, особенно выполнения вычислений на графическом процессоре и предоставления дополнительных функций, специально предназначенных для построения и обучения нейронных сетей.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/DLPP Deep Learning с помощью Python и PyTorch:
- Если кто-то хочет распознавать цветные изображения в сверточной нейронной сети, нужно ли добавлять еще одно измерение при распознавании изображений в оттенках серого?
- Можно ли считать, что функция активации имитирует работу нейрона в мозге, активирующего или нет?
- Является ли потеря вне выборки потерей проверки?
- Следует ли использовать тензорную плату для практического анализа модели нейронной сети, запускаемой PyTorch, или достаточно matplotlib?
- Можно ли сравнить PyTorch с NumPy, работающим на графическом процессоре, с некоторыми дополнительными функциями?
- Верно или ложно это утверждение: «Для классификационной нейронной сети результатом должно быть распределение вероятностей между классами».
- Является ли запуск модели нейронной сети глубокого обучения на нескольких графических процессорах в PyTorch очень простым процессом?
- Можно ли сравнить обычную нейронную сеть с функцией почти 30 миллиардов переменных?
- Какая создана самая большая сверточная нейронная сеть?
- Если входными данными является список массивов numpy, хранящих тепловую карту, которая является выходными данными ViTPose, а форма каждого файла numpy равна [1, 17, 64, 48], что соответствует 17 ключевым точкам в теле, какой алгоритм можно использовать?