تعد كل من PyTorch وNumPy مكتبات مستخدمة على نطاق واسع في مجال الذكاء الاصطناعي، وخاصة في تطبيقات التعلم العميق. في حين أن كلتا المكتبتين تقدمان وظائف للحسابات الرقمية، إلا أن هناك اختلافات كبيرة بينهما، خاصة عندما يتعلق الأمر بتشغيل العمليات الحسابية على وحدة معالجة الرسومات والوظائف الإضافية التي توفرها.
NumPy هي مكتبة أساسية للحوسبة العددية في بايثون. وهو يوفر الدعم للمصفوفات والمصفوفات الكبيرة ومتعددة الأبعاد، إلى جانب مجموعة من الوظائف الرياضية للعمل على هذه المصفوفات. ومع ذلك، تم تصميم NumPy في المقام الأول لحسابات وحدة المعالجة المركزية، مما يعني أنه قد لا يتم تحسينه لتشغيل العمليات على وحدة معالجة الرسومات.
من ناحية أخرى، تم تصميم PyTorch خصيصًا لتطبيقات التعلم العميق ويوفر الدعم لتشغيل العمليات الحسابية على كل من وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات. تقدم PyTorch مجموعة واسعة من الأدوات والوظائف المصممة خصيصًا لبناء وتدريب الشبكات العصبية العميقة. يتضمن ذلك التمييز التلقائي مع الرسوم البيانية الحسابية الديناميكية، وهو أمر بالغ الأهمية لتدريب الشبكات العصبية بكفاءة.
عندما يتعلق الأمر بتشغيل العمليات الحسابية على وحدة معالجة الرسومات، فإن PyTorch لديه دعم مدمج لـ CUDA، وهو عبارة عن منصة حوسبة متوازية ونموذج واجهة برمجة التطبيقات الذي أنشأته NVIDIA. يتيح ذلك لـ PyTorch الاستفادة من قوة وحدات معالجة الرسومات لتسريع العمليات الحسابية، مما يجعلها أسرع بكثير من NumPy لمهام التعلم العميق التي تتضمن عمليات مصفوفة ثقيلة.
بالإضافة إلى ذلك، توفر PyTorch مكتبة شبكات عصبية عالية المستوى توفر طبقات معدة مسبقًا ووظائف التنشيط ووظائف الخسارة وخوارزميات التحسين. وهذا يسهل على المطورين بناء وتدريب الشبكات العصبية المعقدة دون الحاجة إلى تنفيذ كل شيء من الصفر.
في حين أن NumPy وPyTorch يشتركان في بعض أوجه التشابه من حيث قدرات الحوسبة العددية، فإن PyTorch تقدم مزايا كبيرة عندما يتعلق الأمر بتطبيقات التعلم العميق، وخاصة تشغيل العمليات الحسابية على وحدة معالجة الرسومات وتوفير وظائف إضافية مصممة خصيصًا لبناء الشبكات العصبية وتدريبها.
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 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؟
- 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