PyTorch ஐ GPU இல் கூடுதல் செயல்பாடுகளுடன் இயங்கும் NumPy உடன் ஒப்பிடலாம். PyTorch என்பது ஃபேஸ்புக்கின் AI ஆராய்ச்சி ஆய்வகத்தால் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் நூலகமாகும், இது ஒரு நெகிழ்வான மற்றும் மாறும் கணக்கீட்டு வரைபட அமைப்பை வழங்குகிறது, இது ஆழமான கற்றல் பணிகளுக்கு இது மிகவும் பொருத்தமானது. மறுபுறம், NumPy என்பது பைத்தானில் உள்ள அறிவியல் கம்ப்யூட்டிங்கிற்கான ஒரு அடிப்படை தொகுப்பாகும், இது பெரிய பல பரிமாண வரிசைகள் மற்றும் மெட்ரிக்குகளுக்கான ஆதரவை வழங்குகிறது, இந்த அணிகளில் செயல்படும் கணித செயல்பாடுகளின் தொகுப்பையும் வழங்குகிறது.
PyTorch மற்றும் NumPy க்கு இடையே உள்ள முக்கிய ஒற்றுமைகளில் ஒன்று அவற்றின் வரிசை அடிப்படையிலான கணக்கீட்டு திறன்கள் ஆகும். இரண்டு லைப்ரரிகளும் பயனர்கள் பல பரிமாண வரிசைகளில் திறமையாக செயல்பட அனுமதிக்கின்றன. NumPy வரிசைகளைப் போலவே இருக்கும் PyTorch டென்சர்கள், பரந்த அளவிலான கணிதச் செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்தி எளிதாகக் கையாளலாம் மற்றும் இயக்கலாம். இந்த ஒற்றுமை, NumPy உடன் நன்கு தெரிந்த பயனர்கள் PyTorch க்கு தடையின்றி மாறுவதை எளிதாக்குகிறது.
இருப்பினும், NumPy ஐ விட PyTorch வழங்கும் முக்கிய நன்மை என்னவென்றால், விரைவான ஆழமான கற்றல் கணக்கீடுகளுக்கு GPUகளின் கணக்கீட்டு சக்தியைப் பயன்படுத்துவதற்கான அதன் திறன் ஆகும். PyTorch ஆனது GPU முடுக்கத்திற்கான ஆதரவை வழங்குகிறது, இது CPUகளை மட்டும் பயன்படுத்துவதை விட மிக வேகமாக ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிக்க பயனர்களை அனுமதிக்கிறது. பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதில் உள்ள சிக்கலான கணக்கீடுகளைக் கையாளுவதற்கு இந்த GPU ஆதரவு முக்கியமானது.
மேலும், ஆழமான கற்றல் பணிகளுக்காக வடிவமைக்கப்பட்ட கூடுதல் செயல்பாடுகளை PyTorch அறிமுகப்படுத்துகிறது. இது அதன் டைனமிக் கம்ப்யூட்டேஷன் கிராஃப் மூலம் தானியங்கி வேறுபாடு திறன்களை உள்ளடக்கியது, இது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான பேக் ப்ரோபேகேஷனை செயல்படுத்த உதவுகிறது. இந்த அம்சம் சிக்கலான நரம்பியல் வலையமைப்பு கட்டமைப்புகளை உருவாக்கி பயிற்சியளிக்கும் செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது, ஏனெனில் பயனர்கள் மேம்படுத்தலுக்கான சாய்வுகளை கைமுறையாகக் கணக்கிட வேண்டியதில்லை.
PyTorch இன் மற்றொரு குறிப்பிடத்தக்க அம்சம், பிரபலமான ஆழமான கற்றல் நூலகங்கள் மற்றும் கணினி பார்வை பணிகளுக்கான TorchVision மற்றும் இயற்கை மொழி செயலாக்கத்திற்கான TorchText போன்ற கட்டமைப்புகளுடன் அதன் தடையற்ற ஒருங்கிணைப்பு ஆகும். ஆழமான கற்றல் பயன்பாடுகளின் வளர்ச்சியை விரைவுபடுத்துவதற்கு முன்னரே கட்டமைக்கப்பட்ட கூறுகள் மற்றும் மாதிரிகளைப் பயன்படுத்த பயனர்களை இந்த ஒருங்கிணைப்பு அனுமதிக்கிறது.
இதற்கு நேர்மாறாக, வரிசை கையாளுதல் மற்றும் கணித செயல்பாடுகளுக்கு NumPy உறுதியான அடித்தளத்தை வழங்கும் அதே வேளையில், PyTorch வழங்கும் ஆழ்ந்த கற்றல் பணிகளுக்காக வடிவமைக்கப்பட்ட சிறப்பு செயல்பாடுகள் இதில் இல்லை. பெரிய அளவிலான ஆழமான கற்றல் மாதிரிகள் மற்றும் தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளும் போது அதன் செயல்திறனைக் கட்டுப்படுத்தக்கூடிய கணக்கீடுகளுக்கான GPU முடுக்கத்தை NumPy இயல்பாகவே ஆதரிக்காது.
PyTorch கூடுதல் ஆழமான கற்றல் திறன்களுடன் NumPy இன் நீட்டிப்பாகக் கருதப்படலாம், குறிப்பாக GPU-முடுக்கப்பட்ட கணக்கீடுகள் மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க் பயிற்சிக்கு உகந்ததாக உள்ளது. இரண்டு நூலகங்களும் வரிசை அடிப்படையிலான கணக்கீடுகளில் ஒற்றுமையைப் பகிர்ந்து கொண்டாலும், ஆழமான கற்றல் பணிகளிலும் அதன் மேம்பட்ட அம்சங்களிலும் பைடார்ச்சின் கவனம் செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் ஆழமான கற்றல் துறையில் பணிபுரியும் ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் பயிற்சியாளர்களுக்கு விருப்பமான தேர்வாக அமைகிறது.
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?
- 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