PyTorch болон TensorFlow нь хиймэл оюун ухааны салбарт ихээхэн анхаарал татсан гүн гүнзгий суралцах хоёр алдартай номын сан юм. Хоёр номын сан нь гүн мэдрэлийн сүлжээг бий болгох, сургах хүчирхэг хэрэгслийг санал болгодог ч ашиглахад хялбар, хурдны хувьд ялгаатай байдаг. Энэ хариултанд бид эдгээр ялгааг нарийвчлан судлах болно.
Ашиглахад хялбар:
PyTorch нь ихэвчлэн TensorFlow-тай харьцуулахад илүү хэрэглэгчдэд ээлтэй, сурахад хялбар гэж тооцогддог. Үүний гол шалтгаануудын нэг нь түүний динамик тооцооллын график нь хэрэглэгчдэд шууд сүлжээний бүтцийг тодорхойлж, өөрчлөх боломжийг олгодог. Энэхүү динамик шинж чанар нь дибаг хийх, янз бүрийн сүлжээний тохиргоог туршиж үзэхэд хялбар болгодог. Нэмж дурдахад, PyTorch нь Python програмчлалын талаар аль хэдийн мэддэг хөгжүүлэгчдэд илүү ойлгомжтой, Pythonic синтакс ашигладаг.
Үүнийг харуулахын тулд PyTorch дээр энгийн мэдрэлийн сүлжээ байгуулах жишээг авч үзье.
import torch import torch.nn as nn # Define the network architecture class SimpleNet(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(784, 128) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) return x # Create an instance of the network model = SimpleNet() # Define the loss function and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
Үүний эсрэгээр, TensorFlow нь статик тооцооллын график ашигладаг бөгөөд энэ нь хэрэглэгчдэд сүлжээний архитектурыг урьдчилан тодорхойлж, дараа нь сесс дотор гүйцэтгэхийг шаарддаг. Энэ нь графикийг тодорхойлох, ажиллуулахад тусдаа алхмуудыг багтаадаг тул эхлэгчдэд илүү төвөгтэй байж болох юм.
Хурд:
Хурдны тухайд TensorFlow нь уламжлал ёсоор өндөр гүйцэтгэлтэй чадвараараа алдартай. Энэ нь график оновчлол, яг цаг хугацаанд нь эмхэтгэх (JIT) гэх мэт олон төрлийн оновчлолын техникийг санал болгодог бөгөөд энэ нь гүнзгий суралцах загваруудын гүйцэтгэлийн хурдыг мэдэгдэхүйц сайжруулдаг.
Гэсэн хэдий ч PyTorch гүйцэтгэлээ сайжруулахын тулд сүүлийн жилүүдэд мэдэгдэхүйц ахиц дэвшил гаргасан. TorchScript хөрвүүлэгчийг нэвтрүүлж, XLA (Accelerated Linear Algebra) номын санг нэгтгэснээр PyTorch хурдны хувьд илүү өрсөлдөх чадвартай болсон. Эдгээр оновчлолууд нь PyTorch загваруудыг CPU болон GPU дээр үр дүнтэй ажиллуулах боломжийг олгодог.
Цаашилбал, PyTorch нь "Automatic Mixed Precision" (AMP) хэмээх функцээр хангадаг бөгөөд энэ нь хэрэглэгчдэд холимог нарийвчлалын сургалтыг саадгүй ашиглах боломжийг олгодог. Энэхүү техник нь тодорхой тооцоололд бага нарийвчлалтай өгөгдлийн төрлийг ашиглан хүссэн нарийвчлалын түвшинг хадгалах замаар сургалтын хурдыг нэмэгдүүлэх боломжтой.
PyTorch болон TensorFlow нь ашиглахад хялбар, хурдаараа ялгаатай. PyTorch нь динамик тооцооллын график, зөн совингийн синтаксийн ачаар хэрэглэгчдэд илүү ээлтэй гэж тооцогддог. Нөгөөтэйгүүр, TensorFlow нь өндөр гүйцэтгэлтэй чадавхи, олон төрлийн оновчтой арга техникийг санал болгодог. Эцсийн эцэст, PyTorch болон TensorFlow хоёрын сонголт нь төслийн тодорхой шаардлага, номын сан бүрийн хэрэглэгчийн мэдлэгээс хамаарна.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах:
- Хэрэв хүн эвдэрсэн мэдрэлийн сүлжээн дэх өнгөт дүрсийг танихыг хүсвэл саарал масштабтай зургийг дахин танихдаа өөр хэмжээс нэмэх шаардлагатай юу?
- Идэвхжүүлэх функц нь тархины мэдрэлийн эсийг асаалттай дуурайдаг эсвэл үгүй гэж үзэж болох уу?
- PyTorch-ийг зарим нэмэлт функц бүхий GPU дээр ажилладаг NumPy-тэй харьцуулж болох уу?
- Дээжээс гадуурх алдагдал нь баталгаажуулалтын алдагдал мөн үү?
- PyTorch ажиллуулж буй мэдрэлийн сүлжээний загварт практик шинжилгээ хийхэд тензор самбар ашиглах шаардлагатай юу эсвэл matplotlib хангалттай юу?
- PyTorch-ийг зарим нэмэлт функц бүхий GPU дээр ажилладаг NumPy-тэй харьцуулж болох уу?
- Энэ санал үнэн үү эсвэл худал уу "Мэдрэлийн сүлжээг ангилахын тулд үр дүн нь ангиудын хоорондох магадлалын хуваарилалт байх ёстой."
- PyTorch дахь олон GPU дээр гүнзгий суралцах мэдрэлийн сүлжээний загварыг ажиллуулах нь маш энгийн процесс мөн үү?
- Ердийн мэдрэлийн сүлжээг бараг 30 тэрбум хувьсагчийн функцтэй харьцуулж болох уу?
- Хамгийн том эргэлтийн мэдрэлийн сүлжээ юу вэ?
Python болон PyTorch ашиглан EITC/AI/DLPP гүнзгий суралцахаас илүү олон асуулт, хариултыг харна уу.