PyTorch மற்றும் TensorFlow இரண்டு பிரபலமான ஆழமான கற்றல் நூலகங்கள் ஆகும், அவை செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் குறிப்பிடத்தக்க இழுவைப் பெற்றுள்ளன. இரண்டு நூலகங்களும் ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்குவதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் சக்திவாய்ந்த கருவிகளை வழங்குகின்றன, அவை பயன்பாட்டின் எளிமை மற்றும் வேகத்தின் அடிப்படையில் வேறுபடுகின்றன. இந்த பதிலில், இந்த வேறுபாடுகளை விரிவாக ஆராய்வோம்.
பயன்படுத்த எளிதாக:
TensorFlow உடன் ஒப்பிடும்போது PyTorch பெரும்பாலும் பயனர் நட்பு மற்றும் கற்றுக்கொள்வதற்கு எளிதாகக் கருதப்படுகிறது. இதற்கான முக்கிய காரணங்களில் ஒன்று அதன் டைனமிக் கம்ப்யூடேஷனல் கிராஃப் ஆகும், இது பயனர்களை பறக்கும்போது நெட்வொர்க் கட்டமைப்பை வரையறுக்கவும் மாற்றவும் அனுமதிக்கிறது. இந்த டைனமிக் இயல்பு பிழைத்திருத்தம் மற்றும் வெவ்வேறு நெட்வொர்க் உள்ளமைவுகளுடன் பரிசோதனை செய்வதை எளிதாக்குகிறது. கூடுதலாக, PyTorch மிகவும் உள்ளுணர்வு மற்றும் பைத்தோனிக் தொடரியல் பயன்படுத்துகிறது, இது ஏற்கனவே பைதான் நிரலாக்கத்தை நன்கு அறிந்த டெவலப்பர்களுக்கு எளிதாக்குகிறது.
இதை விளக்குவதற்கு, PyTorch இல் ஒரு எளிய நரம்பியல் வலையமைப்பை உருவாக்குவதற்கான உதாரணத்தைக் கருத்தில் கொள்வோம்:
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)
இதற்கு நேர்மாறாக, டென்சர்ஃப்ளோ நிலையான கணக்கீட்டு வரைபடத்தைப் பயன்படுத்துகிறது, இதற்கு பயனர்கள் பிணைய கட்டமைப்பை முன்கூட்டியே வரையறுத்து பின்னர் அதை ஒரு அமர்விற்குள் செயல்படுத்த வேண்டும். தொடக்கநிலையாளர்களுக்கு இது மிகவும் சிரமமாக இருக்கும், ஏனெனில் இது வரைபடத்தை வரையறுப்பதற்கும் அதை இயக்குவதற்கும் தனித்தனியான படிகளை உள்ளடக்கியது.
வேகம்:
வேகத்தைப் பொறுத்தவரை, டென்சர்ஃப்ளோ பாரம்பரியமாக அதன் உயர் செயல்திறன் திறன்களுக்காக அறியப்படுகிறது. இது வரைபட மேம்படுத்தல்கள் மற்றும் ஜஸ்ட்-இன்-டைம் (JIT) தொகுப்பு போன்ற பல்வேறு தேர்வுமுறை நுட்பங்களை வழங்குகிறது, இது ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளின் செயல்பாட்டின் வேகத்தை கணிசமாக மேம்படுத்தும்.
இருப்பினும், PyTorch அதன் செயல்திறனை மேம்படுத்த சமீபத்திய ஆண்டுகளில் குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றங்களைச் செய்துள்ளது. டார்ச்ஸ்கிரிப்ட் கம்பைலரின் அறிமுகம் மற்றும் XLA (Accelerated Linear Algebra) நூலகத்தின் ஒருங்கிணைப்புடன், PyTorch வேகத்தின் அடிப்படையில் மிகவும் போட்டித்தன்மை வாய்ந்ததாக மாறியுள்ளது. இந்த மேம்படுத்தல்கள் CPUகள் மற்றும் GPUகள் இரண்டிலும் PyTorch மாதிரிகளை திறமையாக செயல்படுத்த அனுமதிக்கின்றன.
மேலும், PyTorch ஆனது "Automatic Mixed Precision" (AMP) என்ற அம்சத்தை வழங்குகிறது, இது பயனர்கள் கலப்பு துல்லியமான பயிற்சியை தடையின்றி பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது. இந்த நுட்பமானது, தேவையான அளவு துல்லியத்தை பராமரிக்கும் அதே வேளையில், குறிப்பிட்ட கணக்கீடுகளுக்கு குறைந்த துல்லியமான தரவு வகைகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் பயிற்சி வேகத்தை மேலும் அதிகரிக்க முடியும்.
PyTorch மற்றும் TensorFlow ஆகியவை பயன்பாட்டின் எளிமை மற்றும் வேகத்தின் அடிப்படையில் வேறுபடுகின்றன. PyTorch அதன் டைனமிக் கணக்கீட்டு வரைபடம் மற்றும் உள்ளுணர்வு தொடரியல் காரணமாக பெரும்பாலும் பயனர் நட்புடன் கருதப்படுகிறது. மறுபுறம், TensorFlow உயர் செயல்திறன் திறன்கள் மற்றும் பரந்த அளவிலான தேர்வுமுறை நுட்பங்களை வழங்குகிறது. இறுதியில், PyTorch மற்றும் TensorFlow ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான தேர்வு, திட்டத்தின் குறிப்பிட்ட தேவைகள் மற்றும் ஒவ்வொரு நூலகத்துடனும் பயனரின் பரிச்சயத்தைப் பொறுத்தது.
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?
- PyTorch சில கூடுதல் செயல்பாடுகளுடன் GPU இல் இயங்கும் NumPy உடன் ஒப்பிட முடியுமா?
- 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?
Python மற்றும் PyTorch மூலம் EITC/AI/DLPP ஆழ்ந்த கற்றலில் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க