PyTorch û TensorFlow du pirtûkxaneyên fêrbûna kûr a populer in ku di warê îstîxbarata sûnî de kelek girîng bidest xistine. Dema ku her du pirtûkxane ji bo avakirin û perwerdekirina torên neuralî yên kûr amûrên hêzdar pêşkêş dikin, ew di warê karanîna hêsan û bilez de cûda dibin. Di vê bersivê de, em ê van cûdahiyan bi berfirehî lêkolîn bikin.
Bikaranîna hêsan:
PyTorch bi gelemperî li gorî TensorFlow-ê bikarhêner-hevaltir û fêrbûna hêsantir tê hesibandin. Yek ji sedemên sereke yên vê yekê grafiya wê ya dînamîkî ya hesabker e, ku destûrê dide bikarhêneran ku mîmariya torê di firînê de diyar bikin û biguhezînin. Vê cewherê dînamîkî verastkirin û ceribandina bi veavakirinên torê yên cihêreng hêsantir dike. Wekî din, PyTorch hevoksaziyek bêtir xwerû û Pythonic bikar tîne, ku ji pêşdebirên ku berê bi bernameya Python-ê re nas in hêsantir dike.
Ji bo ronîkirina vê, bila em mînakek avakirina tora neuralî ya hêsan li PyTorch binirxînin:
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)
Berevajî vê, TensorFlow grafiyek hesabker a statîk bikar tîne, ku ji bikarhêneran re hewce dike ku mîmariya torê li pêş diyar bikin û dûv re wê di nav danişînê de bicîh bikin. Ev dikare ji bo destpêkeran dijwartir be, ji ber ku ew ji bo diyarkirina grafîkê û meşandina wê gavên cihêreng vedihewîne.
Zûbûnî:
Dema ku ew bi lezê tê, TensorFlow bi kevneşopî ji bo kapasîteyên xwe yên performansa bilind tê zanîn. Ew cûrbecûr teknîkên xweşbîniyê pêşkêşî dike, wekî xweşbînkirina grafîkê û berhevkirina tam-di-dem (JIT), ku dikare bi girîngî leza darvekirinê ya modelên fêrbûna kûr baştir bike.
Lêbelê, PyTorch di van salên dawî de gavên girîng avêtiye ku performansa xwe baştir bike. Bi danasîna berhevkarê TorchScript û entegrasyona pirtûkxaneya XLA (Accelerated Linear Cebra), PyTorch di warê lezê de pêşbaztir bûye. Van xweşbîniyan dihêle ku modelên PyTorch hem li ser CPU û hem jî li GPU-yê bi bandor werin darve kirin.
Wekî din, PyTorch taybetmendiyek bi navê "Automatic Mixed Precision" (AMP) peyda dike, ku destûrê dide bikarhêneran ku bi rengek bêkêmasî perwerdehiya rastîn a tevlihev bikar bînin. Ev teknîk dikare leza perwerdehiyê bi karanîna cûreyên daneya rast-kêmtir ji bo hin hesaban bikar bîne û di heman demê de asta rastbûna xwestinê biparêze.
PyTorch û TensorFlow di warê karanîna hêsan û bilez de cûda dibin. PyTorch bi gelemperî ji ber grafika xweya hesabkerî ya dînamîkî û hevoksaziya xwerû bi bikarhêner-hevaltir tête hesibandin. Ji hêla din ve, TensorFlow kapasîteyên performansa bilind û cûrbecûr teknîkên xweşbîniyê pêşkêşî dike. Di dawiyê de, bijartina di navbera PyTorch û TensorFlow de bi hewcedariyên taybetî yên projeyê û nasîna bikarhêner bi her pirtûkxaneyê ve girêdayî ye.
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?
- Ma dikare PyTorch bi NumPy-ê ku li ser GPU-yê bi hin fonksiyonên din ve tê xebitandin were berhev kirin?
- 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?
Di EITC/AI/DLPP Fêrbûna Kûr bi Python û PyTorch de bêtir pirs û bersivan bibînin