PyTorch û NumPy herdu pirtûkxaneyên ku di warê îstîxbarata sûnî de, nemaze di serîlêdanên fêrbûna kûr de, pir têne bikar anîn. Dema ku her du pirtûkxane fonksiyonên ji bo hesabên hejmarî pêşkêş dikin, di navbera wan de cûdahiyên girîng hene, nemaze dema ku ew tê hesabên li ser GPU û fonksiyonên din ên ku ew peyda dikin.
NumPy pirtûkxaneyek bingehîn e ji bo hesabkirina hejmarî ya li Python. Ew piştgirî dide rêzik û matricên mezin, pir-alî, digel berhevokek fonksiyonên matematîkî yên ku li ser van rêzan dixebitin. Lêbelê, NumPy di serî de ji bo hesabên CPU-yê hatî sêwirandin, ku tê vê wateyê ku dibe ku ew ji bo xebitandina operasyonên li ser GPU-yê xweşbîn nebe.
Ji hêla din ve, PyTorch bi taybetî ji bo serîlêdanên fêrbûna kûr ve hatî çêkirin û ji bo xebitandina hesaban li ser CPU û GPU-yê piştgirî peyda dike. PyTorch cûrbecûr amûr û fonksiyonên ku bi taybetî ji bo avakirina û perwerdekirina torên neuralî yên kûr hatine sêwirandin pêşkêşî dike. Di vê yekê de cûdahiya otomatîkî ya bi grafikên hesabkirina dînamîkî re heye, ku ji bo perwerdekirina torên neuralî bi bandorkerî girîng e.
Dema ku dor tê ser xebitandina hesaban li ser GPU, PyTorch ji bo CUDA-ya ku platformek berhevokê ya paralel û modela navbeynkariya bernamesaziya serîlêdanê ye ku ji hêla NVIDIA-yê ve hatî afirandin, piştgirî çêkirî ye. Ev rê dide PyTorch ku hêza GPU-yê ji bo bilezkirina hesaban bi kar bîne, ji bo karên fêrbûna kûr ên ku operasyonên matrixê yên giran vedigirin, wê ji NumPy pir zûtir dike.
Wekî din, PyTorch pirtûkxaneyek tora neuralî ya astek bilind peyda dike ku qatên pêş-avakirî, fonksiyonên çalakkirinê, fonksiyonên windakirinê, û algorîtmayên xweşbîniyê pêşkêşî dike. Ev yek ji pêşdebiran re hêsantir dike ku bêyî ku hewce bike ku her tiştî ji sifrê bicîh bikin, torên neuralî yên tevlihev ava bikin û perwerde bikin.
Digel ku NumPy û PyTorch di warê kapasîteyên hesabkirina jimarî de hin hevsengiyan parve dikin, PyTorch dema ku ew tê ser sepanên fêrbûna kûr, bi taybetî bi xebitandina hesaban li ser GPU û peydakirina fonksiyonên din ên ku bi taybetî ji bo avakirina û perwerdekirina torên neuralî hatine çêkirin, avantajên girîng pêşkêşî 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 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?
- 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