PyTorch و TensorFlow هما مكتبتان شائعتان للتعلم العميق اكتسبتا قوة دفع كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي. بينما تقدم كلتا المكتبتين أدوات قوية لبناء وتدريب الشبكات العصبية العميقة ، إلا أنها تختلف من حيث سهولة الاستخدام والسرعة. في هذه الإجابة ، سوف نستكشف هذه الاختلافات بالتفصيل.
سهولة الاستخدام:
غالبًا ما يُعتبر PyTorch أكثر سهولة في الاستخدام وأسهل في التعلم مقارنةً بـ TensorFlow. أحد الأسباب الرئيسية لذلك هو الرسم البياني الحسابي الديناميكي ، والذي يسمح للمستخدمين بتحديد وتعديل بنية الشبكة أثناء التنقل. تسهل هذه الطبيعة الديناميكية تصحيح الأخطاء وتجربة تكوينات الشبكة المختلفة. بالإضافة إلى ذلك ، يستخدم PyTorch بناء جملة أكثر بديهية و Pythonic ، مما يجعل الأمر أسهل للمطورين الذين هم بالفعل على دراية ببرمجة Python.
لتوضيح ذلك ، دعنا نفكر في مثال لبناء شبكة عصبية بسيطة في PyTorch:
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)
في المقابل ، يستخدم TensorFlow رسمًا بيانيًا حسابيًا ثابتًا ، والذي يتطلب من المستخدمين تحديد بنية الشبكة مقدمًا ثم تنفيذها خلال الجلسة. قد يكون هذا أكثر تعقيدًا بالنسبة للمبتدئين ، حيث يتضمن خطوات منفصلة لتحديد الرسم البياني وتشغيله.
سرعة:
عندما يتعلق الأمر بالسرعة ، فقد اشتهر TensorFlow تقليديًا بقدراته عالية الأداء. يقدم مجموعة متنوعة من تقنيات التحسين ، مثل تحسينات الرسم البياني والتجميع في الوقت المناسب (JIT) ، والذي يمكن أن يحسن بشكل كبير سرعة تنفيذ نماذج التعلم العميق.
ومع ذلك ، قطعت PyTorch خطوات كبيرة في السنوات الأخيرة لتحسين أدائها. مع إدخال مترجم TorchScript وتكامل مكتبة XLA (الجبر الخطي المتسارع) ، أصبحت PyTorch أكثر تنافسية من حيث السرعة. تسمح هذه التحسينات بتنفيذ نماذج PyTorch بكفاءة على كل من وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات.
علاوة على ذلك ، يوفر PyTorch ميزة تسمى "الدقة المختلطة التلقائية" (AMP) ، والتي تتيح للمستخدمين الاستفادة من التدريب المختلط الدقيق بسلاسة. يمكن أن تزيد هذه التقنية من سرعة التدريب عن طريق استخدام أنواع بيانات منخفضة الدقة لعمليات حسابية معينة مع الحفاظ على المستوى المطلوب من الدقة.
تختلف PyTorch و TensorFlow من حيث سهولة الاستخدام والسرعة. غالبًا ما يُعتبر PyTorch أكثر سهولة في الاستخدام بسبب الرسم البياني الحسابي الديناميكي وبناء الجملة البديهي. من ناحية أخرى ، يوفر TensorFlow إمكانات عالية الأداء ومجموعة واسعة من تقنيات التحسين. في النهاية ، يعتمد الاختيار بين PyTorch و TensorFlow على المتطلبات المحددة للمشروع ومعرفة المستخدم بكل مكتبة.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص التعلم العميق لـ EITC/AI/DLPP باستخدام Python و PyTorch:
- إذا أراد المرء التعرف على الصور الملونة على شبكة عصبية تلافيفية، فهل يتعين عليه إضافة بُعد آخر عند التعرف على الصور ذات المقياس الرمادي؟
- هل يمكن اعتبار وظيفة التنشيط تحاكي خلية عصبية في الدماغ تنشط أم لا؟
- هل يمكن مقارنة PyTorch بـ NumPy الذي يعمل على وحدة معالجة الرسومات مع بعض الوظائف الإضافية؟
- هل الخسارة خارج العينة هي خسارة التحقق من الصحة؟
- هل ينبغي للمرء استخدام لوحة موتر للتحليل العملي لنموذج الشبكة العصبية الذي يعمل بنظام PyTorch أم أن matplotlib يكفي؟
- هل يمكن مقارنة PyTorch بـ NumPy الذي يعمل على وحدة معالجة الرسومات مع بعض الوظائف الإضافية؟
- هل هذا الاقتراح صحيح أم خطأ "بالنسبة للشبكة العصبية التصنيفية، يجب أن تكون النتيجة توزيعًا احتماليًا بين الفئات.""
- هل يعد تشغيل نموذج شبكة عصبية للتعلم العميق على وحدات معالجة رسومات متعددة في PyTorch عملية بسيطة للغاية؟
- هل يمكن مقارنة الشبكة العصبية العادية بوظيفة تضم ما يقرب من 30 مليار متغير؟
- ما هي أكبر شبكة عصبية تلافيفية تم صنعها؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في التعلم العميق EITC/AI/DLPP مع Python و PyTorch