يمكن بالفعل مقارنة PyTorch بـ NumPy الذي يعمل على وحدة معالجة الرسومات مع وظائف إضافية. PyTorch هي مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي تم تطويرها بواسطة مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي التابع لفيسبوك والتي توفر بنية رسومية حسابية مرنة وديناميكية، مما يجعلها مناسبة بشكل خاص لمهام التعلم العميق. NumPy، من ناحية أخرى، عبارة عن حزمة أساسية للحوسبة العلمية في Python، حيث توفر الدعم للمصفوفات والمصفوفات الكبيرة متعددة الأبعاد، إلى جانب مجموعة من الوظائف الرياضية للعمل على هذه المصفوفات.
إحدى أوجه التشابه الرئيسية بين PyTorch وNumPy هي قدراتهما الحسابية القائمة على المصفوفة. تتيح كلتا المكتبتين للمستخدمين إجراء العمليات على صفائف متعددة الأبعاد بكفاءة. يمكن التعامل مع موترات PyTorch، التي تشبه مصفوفات NumPy، بسهولة وتشغيلها باستخدام مجموعة واسعة من الوظائف الرياضية. يسهل هذا التشابه على المستخدمين المطلعين على NumPy الانتقال إلى PyTorch بسلاسة.
ومع ذلك، فإن الميزة الرئيسية التي تقدمها PyTorch عن NumPy هي قدرتها على الاستفادة من القوة الحسابية لوحدات معالجة الرسومات لتسريع عمليات التعلم العميق. يوفر PyTorch دعمًا لتسريع وحدة معالجة الرسومات (GPU) خارج الصندوق، مما يسمح للمستخدمين بتدريب الشبكات العصبية العميقة بشكل أسرع بكثير مقارنة باستخدام وحدات المعالجة المركزية (CPU) وحدها. يعد دعم وحدة معالجة الرسومات (GPU) أمرًا بالغ الأهمية للتعامل مع الحسابات المعقدة المرتبطة بتدريب نماذج التعلم العميق على مجموعات البيانات الكبيرة.
علاوة على ذلك، تقدم PyTorch وظائف إضافية مصممة خصيصًا لمهام التعلم العميق. يتضمن قدرات التمايز التلقائي من خلال الرسم البياني الحسابي الديناميكي الخاص به، والذي يتيح تنفيذ الانتشار العكسي لتدريب الشبكات العصبية. تعمل هذه الميزة على تبسيط عملية بناء وتدريب بنيات الشبكات العصبية المعقدة، حيث لا يتعين على المستخدمين حساب التدرجات يدويًا لتحسينها.
ميزة أخرى ملحوظة في PyTorch هي تكاملها السلس مع مكتبات وأطر التعلم العميق الشائعة، مثل TorchVision لمهام رؤية الكمبيوتر وTorchText لمعالجة اللغة الطبيعية. يتيح هذا التكامل للمستخدمين الاستفادة من المكونات والنماذج المعدة مسبقًا لتسريع تطوير تطبيقات التعلم العميق.
في المقابل، في حين أن NumPy يوفر أساسًا متينًا لمعالجة المصفوفة والعمليات الرياضية، فإنه يفتقر إلى الوظائف المتخصصة المصممة لمهام التعلم العميق التي تقدمها PyTorch. لا يدعم NumPy بطبيعته تسريع GPU للحسابات، مما قد يحد من أدائه عند التعامل مع نماذج التعلم العميق ومجموعات البيانات واسعة النطاق.
يمكن اعتبار PyTorch بمثابة امتداد لـ NumPy مع إمكانات تعلم عميقة إضافية، مُحسّنة بشكل خاص للحسابات المسرّعة بواسطة وحدة معالجة الرسومات والتدريب على الشبكة العصبية. في حين أن كلا المكتبتين تشتركان في أوجه التشابه في الحسابات القائمة على المصفوفة، فإن تركيز PyTorch على مهام التعلم العميق وميزاته المتقدمة يجعلها خيارًا مفضلاً للباحثين والممارسين العاملين في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق.
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 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؟
- إذا كان الإدخال هو قائمة المصفوفات التي تخزن خريطة الحرارة والتي هي مخرجات ViTPose وكان شكل كل ملف numpy هو [1، 17، 64، 48] يتوافق مع 17 نقطة رئيسية في الجسم، فما هي الخوارزمية التي يمكن استخدامها؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في التعلم العميق EITC/AI/DLPP مع Python و PyTorch