PyTorch bi rastî dikare bi NumPy-ê ku li ser GPU-yê bi fonksiyonên din ve tê xebitandin were berhev kirin. PyTorch pirtûkxaneyek fêrbûna makîneya çavkaniyek vekirî ye ku ji hêla laboratûara Lêkolînê ya AI-ê ya Facebook-ê ve hatî pêşve xistin ku avahiyek grafikek hesabker a maqûl û dînamîkî peyda dike, ku wê bi taybetî ji bo karên fêrbûna kûr guncan dike. NumPy, ji aliyek din ve, pakêtek bingehîn e ji bo hesabkirina zanistî ya li Python, ku piştgirî dide rêzik û matricên piralî yên mezin, digel berhevokek fonksiyonên matematîkî ku li ser van rêzan bixebite.
Yek ji wekheviyên sereke yên di navbera PyTorch û NumPy de kapasîteyên wan ên hesab-based array e. Her du pirtûkxane rê didin bikarhêneran ku li ser rêzikên pir-dimensî bi rengek bikêr tevbigerin. Tensorên PyTorch, yên ku dişibin rêzikên NumPy, dikarin bi hêsanî werin manîpule kirin û bi karanîna cûrbecûr fonksiyonên matematîkî ve werin xebitandin. Ev wekhevî ji bo bikarhênerên ku bi NumPy-ê nas dikin re hêsantir dike ku bi rengek bêkêmasî derbasî PyTorch bibin.
Lêbelê, avantajê ya sereke ya ku PyTorch li ser NumPy pêşkêşî dike, jêhatîbûna wê ye ku hêza hesabkerî ya GPU-yê ji bo hesabên fêrbûna kûr a bileztir bikar bîne. PyTorch ji bo lezkirina GPU-yê ji qutiyê piştgirî peyda dike, û dihêle bikarhêneran li gorî karanîna CPU-yan bi tenê zûtir torên neuralî yên kûr perwerde bikin. Ev piştgirîya GPU ji bo birêvebirina hesabên tevlihev ên ku di perwerdekirina modelên fêrbûna kûr de li ser daneyên mezin hene girîng e.
Wekî din, PyTorch fonksiyonên din ên ku bi taybetî ji bo karên fêrbûna kûr hatine çêkirin destnîşan dike. Ew bi navgîniya grafika xweya hesabkirina dînamîk ve kapasîteyên cihêrengiya otomatîkî vedihewîne, ku ji bo perwerdekirina torên neuralî pêkanîna paşveberdanê pêk tîne. Ev taybetmendî pêvajoya avakirin û perwerdehiya mîmariya tevna neuralî ya tevlihev hêsan dike, ji ber ku bikarhêner neçar in ku ji bo xweşbîniyê bi destan gradientan hesab bikin.
Taybetmendiyek din a girîng a PyTorch entegrasyona wê ya bêkêmasî bi pirtûkxane û çarçoveyên fêrbûna kûr a populer re ye, wek TorchVision ji bo karên dîtina komputerê û TorchText ji bo pêvajoya zimanê xwezayî. Ev yekbûn rê dide bikarhêneran ku hêman û modelên pêş-avakirî bikar bînin da ku pêşkeftina serîlêdanên fêrbûna kûr zûtir bikin.
Berevajî vê, dema ku NumPy bingehek zexm ji bo manîpulasyona array û operasyonên matematîkî peyda dike, ew fonksiyonên pispor ên ku ji bo peywirên fêrbûna kûr ên ku PyTorch pêşkêşî pêşkêşî dike tune ne. NumPy bi xwezayê piştgirî nade bilezkirina GPU-yê ji bo hesaban, ku dikare performansa wê sînordar bike dema ku bi modelên fêrbûna kûr a mezin û danûstendinan re mijûl dibe.
PyTorch dikare wekî dirêjkirina NumPy-ê bi kapasîteyên fêrbûna kûr a zêde were hesibandin, nemaze ji bo hesabên bilezkirî yên GPU û perwerdehiya torê neuralî xweşbînkirî. Dema ku her du pirtûkxane di hesabên-based array de wekheviyê parve dikin, baldariya PyTorch li ser peywirên fêrbûna kûr û taybetmendiyên wê yên pêşkeftî wê ji bo lêkolîner û bijîjkên ku di warê îstîxbarata sûnî û fêrbûna kûr de dixebitin vebijarkek bijarte dike.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch:
- Ger meriv bixwaze wêneyên rengîn li ser tora neuralî ya hevgirtî nas bike, gelo pêdivî ye ku meriv ji dema nasandina wêneyên pîvana gewr pîvanek din lê zêde bike?
- Ma fonksiyona aktîfkirinê dikare were hesibandin ku bi gulebaranê an na neronek di mêjî de teqlîd bike?
- Ma PyTorch dikare bi NumPy-ê ku li ser GPU-yê bi hin fonksiyonên din ve tê xebitandin re were berhev kirin?
- Ma windabûna derveyî nimûne windakirina pejirandinê ye?
- Ma pêdivî ye ku meriv ji bo analîzkirina pratîkî ya modela tora neuralî ya PyTorch an matplotlib-ê tabloyek tensor bikar bîne?
- Gelo ev pêşniyar rast e an xelet e "Ji bo tora neuralî ya dabeşkirinê divê encam di navbera çînan de dabeşkirina îhtimalê be."
- Ma meşandina modelek tora neuralî ya fêrbûna kûr a li ser gelek GPU-yên li PyTorch pêvajoyek pir hêsan e?
- Ma tora neuralî ya birêkûpêk dikare bi fonksiyonek nêzî 30 mîlyar guhêrbar re were berhev kirin?
- Tora neuralî ya herî mezin a konvolutional ku hatî çêkirin çi ye?
- Ger têketin navnîşa rêzikên numpy e ku nexşeya germahiyê hildibijêre ku derketina ViTPose ye û şeklê her pelê numpy [1, 17, 64, 48] bi 17 xalên sereke yên laş re têkildar e, kîjan algorîtma dikare were bikar anîn?
Di EITC/AI/DLPP Fêrbûna Kûr bi Python û PyTorch de bêtir pirs û bersivan bibînin