PyTorch-ийг нэмэлт функц бүхий GPU дээр ажилладаг NumPy-тэй харьцуулж болно. PyTorch бол Facebook-ийн хиймэл оюун ухааны судалгааны лабораторийн боловсруулсан нээлттэй эхийн машин сургалтын номын сан бөгөөд уян хатан, динамик тооцооллын график бүтцийг бий болгож, гүнзгий суралцах даалгавруудад онцгой тохиромжтой. Нөгөө талаас NumPy нь Python хэл дээрх шинжлэх ухааны тооцооллын үндсэн багц бөгөөд том олон хэмжээст массив болон матрицуудыг дэмжих, эдгээр массивууд дээр ажиллах математик функцүүдийн цуглуулга юм.
PyTorch болон NumPy хоёрын гол ижил төстэй талуудын нэг нь массив дээр суурилсан тооцоолох чадвар юм. Хоёр номын сан нь хэрэглэгчдэд олон хэмжээст массивууд дээр үр дүнтэй ажиллах боломжийг олгодог. NumPy массивтай төстэй PyTorch тензорууд нь математикийн өргөн хүрээний функцуудыг ашиглан хялбархан удирдаж, ажиллуулж болно. Энэхүү ижил төстэй байдал нь NumPy-г мэддэг хэрэглэгчдэд PyTorch руу шилжихэд хялбар болгодог.
Гэсэн хэдий ч PyTorch-ийн NumPy-ээс санал болгож буй гол давуу тал нь хурдасгасан гүнзгий суралцах тооцоололд зориулж GPU-ийн тооцооллын хүчийг ашиглах чадвар юм. PyTorch нь GPU хурдатгалд дэмжлэг үзүүлж, зөвхөн CPU ашиглахтай харьцуулахад гүн мэдрэлийн сүлжээг илүү хурдан сургах боломжийг хэрэглэгчдэд олгодог. Энэхүү GPU дэмжлэг нь том өгөгдлийн багц дээр гүнзгий суралцах загваруудыг сургахтай холбоотой нарийн төвөгтэй тооцооллыг шийдвэрлэхэд чухал ач холбогдолтой юм.
Нэмж дурдахад PyTorch нь гүнзгий суралцах даалгавруудад тусгайлан зориулсан нэмэлт функцуудыг нэвтрүүлдэг. Энэ нь динамик тооцооллын графикаар дамжуулан автоматаар ялгах чадварыг багтаасан бөгөөд энэ нь мэдрэлийн сүлжээг сургахад зориулж буцаах тархалтыг хэрэгжүүлэх боломжийг олгодог. Энэ функц нь нарийн төвөгтэй мэдрэлийн сүлжээний архитектурыг бий болгох, сургах үйл явцыг хялбаршуулдаг, учир нь хэрэглэгчид оновчлолын хувьд градиентийг гараар тооцоолох шаардлагагүй болно.
PyTorch-ийн бас нэг онцлох шинж чанар нь компьютерийн харааны даалгавруудад зориулсан TorchVision, байгалийн хэлээр боловсруулах TorchText зэрэг гүн гүнзгий сургалтын алдартай номын сан, фреймворкуудтай саадгүй нэгдэх явдал юм. Энэхүү интеграцчилал нь хэрэглэгчдэд гүн гүнзгий сургалтын программуудын хөгжлийг хурдасгахын тулд урьдчилан бүтээсэн бүрэлдэхүүн хэсгүүд болон загваруудыг ашиглах боломжийг олгодог.
Үүний эсрэгээр, NumPy нь массивын удирдлага болон математикийн үйлдлүүдийн бат бөх суурийг бүрдүүлдэг боловч PyTorch-ийн санал болгож буй гүнзгий суралцах даалгавруудад тохирсон тусгай функцүүд дутагдалтай байдаг. NumPy нь тооцоололд зориулсан GPU хурдатгалыг дэмждэггүй бөгөөд энэ нь том хэмжээний гүнзгий суралцах загварууд болон өгөгдлийн багцтай ажиллах үед түүний гүйцэтгэлийг хязгаарлаж болзошгүй юм.
PyTorch нь GPU хурдасгасан тооцоолол, мэдрэлийн сүлжээний сургалтанд зориулагдсан нэмэлт гүнзгий суралцах чадвартай NumPy-ийн өргөтгөл гэж үзэж болно. Хоёр номын сан нь массив дээр суурилсан тооцоололд ижил төстэй байдаг ч PyTorch-ийн гүнзгий суралцах даалгаврууд болон түүний дэвшилтэт шинж чанарууд нь үүнийг хиймэл оюун ухаан, гүнзгий суралцах чиглэлээр ажилладаг судлаачид, дадлагажигчдад илүүд үздэг.
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?
- 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?
- Хэрэв оролт нь ViTPose-ийн гаралт болох дулааны зураглалыг хадгалах numpy массивуудын жагсаалт бөгөөд numpy файл бүрийн хэлбэр нь үндсэн 1 гол цэгт тохирох [17, 64, 48, 17] байвал ямар алгоритмыг ашиглаж болох вэ?
Python болон PyTorch ашиглан EITC/AI/DLPP гүнзгий суралцахаас илүү олон асуулт, хариултыг харна уу.