PyTorch болон NumPy нь хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа гүнзгий суралцах програмуудад өргөн хэрэглэгддэг номын сан юм. Хоёр номын сан нь тоон тооцоолол хийх функцуудыг санал болгодог хэдий ч тэдгээрийн хооронд мэдэгдэхүйц ялгаа байдаг, ялангуяа GPU дээр тооцоолол хийх болон тэдгээрийн нэмэлт функцүүдийн тухайд.
NumPy бол Python хэл дээрх тоон тооцооллын үндсэн номын сан юм. Энэ нь том, олон хэмжээст массив, матрицуудыг дэмжихийн зэрэгцээ эдгээр массивууд дээр ажиллах математик функцүүдийн цуглуулгад дэмжлэг үзүүлдэг. Гэсэн хэдий ч, NumPy нь үндсэндээ CPU-ийн тооцоололд зориулагдсан бөгөөд энэ нь GPU дээр ажиллахад оновчтой биш байж магадгүй гэсэн үг юм.
Нөгөөтэйгүүр, PyTorch нь гүнзгий суралцах програмуудад зориулагдсан бөгөөд CPU болон GPU хоёуланд нь тооцоолол хийхэд дэмжлэг үзүүлдэг. PyTorch нь гүн мэдрэлийн сүлжээг бий болгох, сургахад зориулагдсан өргөн хүрээний хэрэгсэл, функцуудыг санал болгодог. Үүнд мэдрэлийн сүлжээг үр дүнтэй сургахад чухал ач холбогдолтой динамик тооцооллын график бүхий автомат ялгалт орно.
GPU дээр тооцоолол хийх тухай ярихад PyTorch нь NVIDIA-ийн бүтээсэн зэрэгцээ тооцоолох платформ болон хэрэглээний програмчлалын интерфейсийн загвар болох CUDA-г дэмждэг. Энэ нь PyTorch-д тооцооллыг хурдасгах GPU-ийн хүчийг ашиглах боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь хүнд матрицын үйлдлүүдтэй гүнзгий суралцах даалгавруудад NumPy-ээс хамаагүй хурдан болгодог.
Нэмж дурдахад, PyTorch нь өндөр түвшний мэдрэлийн сүлжээний номын сангаар хангадаг бөгөөд энэ нь урьдчилан бүтээгдсэн давхарга, идэвхжүүлэх функц, алдагдал функц, оновчлолын алгоритмуудыг санал болгодог. Энэ нь хөгжүүлэгчид бүх зүйлийг эхнээс нь хэрэгжүүлэх шаардлагагүйгээр нарийн төвөгтэй мэдрэлийн сүлжээг бий болгож, сургахад хялбар болгодог.
NumPy болон PyTorch нь тоон тооцооллын чадамжийн хувьд ижил төстэй шинж чанартай байдаг ч PyTorch нь гүнзгий суралцах програмуудад, ялангуяа GPU дээр тооцоолол хийх, мэдрэлийн сүлжээг бий болгох, сургахад тусгайлан зориулсан нэмэлт функцуудыг хангахад ихээхэн давуу талтай байдаг.
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?
- 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?
- 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.