PyTorch மற்றும் NumPy இரண்டும் செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், குறிப்பாக ஆழ்ந்த கற்றல் பயன்பாடுகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் நூலகங்கள். இரண்டு நூலகங்களும் எண் கணக்கீடுகளுக்கான செயல்பாடுகளை வழங்கினாலும், அவற்றுக்கிடையே குறிப்பிடத்தக்க வேறுபாடுகள் உள்ளன, குறிப்பாக GPU இல் இயங்கும் கணக்கீடுகள் மற்றும் அவை வழங்கும் கூடுதல் செயல்பாடுகள்.
NumPy என்பது பைத்தானில் உள்ள எண்கணினிக்கான அடிப்படை நூலகமாகும். இது பெரிய, பல பரிமாண வரிசைகள் மற்றும் மெட்ரிக்குகளுக்கான ஆதரவை வழங்குகிறது, இந்த வரிசைகளில் செயல்படும் கணித செயல்பாடுகளின் தொகுப்புடன். இருப்பினும், NumPy முதன்மையாக CPU கணக்கீடுகளுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, அதாவது GPU இல் இயங்கும் செயல்பாடுகளுக்கு இது உகந்ததாக இருக்காது.
மறுபுறம், PyTorch குறிப்பாக ஆழ்ந்த கற்றல் பயன்பாடுகளுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது மற்றும் CPUகள் மற்றும் GPUகள் இரண்டிலும் கணக்கீடுகளை இயக்குவதற்கான ஆதரவை வழங்குகிறது. PyTorch ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்குவதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் குறிப்பாக வடிவமைக்கப்பட்ட பரந்த அளவிலான கருவிகள் மற்றும் செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது. நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை திறமையாகப் பயிற்றுவிப்பதற்கு முக்கியமானதாக இருக்கும் டைனமிக் கம்ப்யூடேஷன் கிராஃப்களுடன் தானியங்கு வேறுபாடு இதில் அடங்கும்.
GPU இல் கணக்கீடுகளை இயக்கும் போது, PyTorch ஆனது CUDA க்கான உள்ளமைக்கப்பட்ட ஆதரவைக் கொண்டுள்ளது, இது NVIDIA ஆல் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு இணையான கணினி தளம் மற்றும் பயன்பாட்டு நிரலாக்க இடைமுக மாதிரி ஆகும். இது PyTorch ஆனது கணக்கீடுகளை துரிதப்படுத்த GPUகளின் சக்தியைப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது, இது கனமான மேட்ரிக்ஸ் செயல்பாடுகளை உள்ளடக்கிய ஆழமான கற்றல் பணிகளுக்கு NumPy ஐ விட மிக வேகமாக செய்கிறது.
கூடுதலாக, PyTorch ஒரு உயர்-நிலை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் நூலகத்தை வழங்குகிறது, இது முன் கட்டப்பட்ட அடுக்குகள், செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள், இழப்பு செயல்பாடுகள் மற்றும் தேர்வுமுறை வழிமுறைகளை வழங்குகிறது. புதிதாக எல்லாவற்றையும் செயல்படுத்தாமல் சிக்கலான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்க மற்றும் பயிற்சி செய்வதை இது டெவலப்பர்களுக்கு எளிதாக்குகிறது.
NumPy மற்றும் PyTorch ஆகியவை எண்ணியல் கம்ப்யூட்டிங் திறன்களின் அடிப்படையில் சில ஒற்றுமைகளைப் பகிர்ந்து கொள்ளும் அதே வேளையில், ஆழமான கற்றல் பயன்பாடுகள், குறிப்பாக ஒரு GPU இல் இயங்கும் கணக்கீடுகள் மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்க மற்றும் பயிற்சி செய்வதற்காக வடிவமைக்கப்பட்ட கூடுதல் செயல்பாடுகளை வழங்கும் போது PyTorch குறிப்பிடத்தக்க நன்மைகளை வழங்குகிறது.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல்:
- கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் வண்ணப் படங்களை ஒருவர் அடையாளம் காண விரும்பினால், சாம்பல் அளவிலான படங்களை மறுபரிசீலனை செய்யும் போது மற்றொரு பரிமாணத்தைச் சேர்க்க வேண்டுமா?
- செயல்படுத்தும் செயல்பாடு மூளையில் உள்ள ஒரு நியூரானை சுடுகிறதா இல்லையா?
- மாதிரி இழப்பு சரிபார்ப்பு இழப்பா?
- PyTorch ரன் நியூரல் நெட்வொர்க் மாதிரியின் நடைமுறைப் பகுப்பாய்விற்கு ஒருவர் டென்சர் போர்டைப் பயன்படுத்த வேண்டுமா அல்லது matplotlib போதுமா?
- PyTorch ஐ GPU இல் இயங்கும் NumPy உடன் சில கூடுதல் செயல்பாடுகளுடன் ஒப்பிட முடியுமா?
- இந்த முன்மொழிவு உண்மையா அல்லது தவறானதா "ஒரு வகைப்பாடு நரம்பியல் வலையமைப்பின் விளைவாக வகுப்புகளுக்கு இடையே நிகழ்தகவு விநியோகமாக இருக்க வேண்டும்."
- PyTorch இல் பல GPUகளில் ஆழமான கற்றல் நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியை இயக்குவது மிகவும் எளிமையான செயலா?
- ஒரு வழக்கமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்கை கிட்டத்தட்ட 30 பில்லியன் மாறிகளின் செயல்பாட்டுடன் ஒப்பிட முடியுமா?
- உருவாக்கப்பட்ட மிகப்பெரிய கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் எது?
- உள்ளீடு என்பது ViTPose இன் வெளியீடு மற்றும் ஒவ்வொரு நம்பி கோப்பின் வடிவமும் [1, 17, 64, 48] ஹீட்மேப்பைச் சேமிக்கும் நம்பி வரிசைகளின் பட்டியலாக இருந்தால், உடலில் உள்ள 17 முக்கிய புள்ளிகளுடன் தொடர்புடையதாக இருந்தால், எந்த அல்காரிதத்தைப் பயன்படுத்தலாம்?
Python மற்றும் PyTorch மூலம் EITC/AI/DLPP ஆழ்ந்த கற்றலில் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க