PyTorch lan NumPy minangka perpustakaan sing akeh digunakake ing bidang intelijen buatan, utamane ing aplikasi sinau jero. Nalika loro perpustakaan nawakake fungsionalitas kanggo komputasi numerik, ana bedane sing signifikan ing antarane, utamane nalika nerangake komputasi ing GPU lan fungsi tambahan sing diwenehake.
NumPy minangka perpustakaan dhasar kanggo komputasi numerik ing Python. Nyedhiyakake dhukungan kanggo array lan matriks multi-dimensi gedhe, bebarengan karo koleksi fungsi matematika sing bisa digunakake ing array kasebut. Nanging, NumPy utamane dirancang kanggo komputasi CPU, tegese bisa uga ora dioptimalake kanggo operasi ing GPU.
Ing sisih liya, PyTorch dirancang khusus kanggo aplikasi sinau jero lan menehi dhukungan kanggo komputasi ing CPU lan GPU. PyTorch nawakake macem-macem alat lan fungsi sing dirancang khusus kanggo mbangun lan nglatih jaringan saraf jero. Iki kalebu diferensiasi otomatis kanthi grafik komputasi dinamis, sing penting kanggo nglatih jaringan saraf kanthi efisien.
Nalika nerangake komputasi ing GPU, PyTorch duwe dhukungan kanggo CUDA, yaiku platform komputasi paralel lan model antarmuka program aplikasi sing digawe dening NVIDIA. Iki ngidini PyTorch bisa nggunakake kekuwatan GPU kanggo nyepetake komputasi, dadi luwih cepet tinimbang NumPy kanggo tugas sinau jero sing kalebu operasi matriks sing abot.
Kajaba iku, PyTorch nyedhiyakake perpustakaan jaringan saraf tingkat dhuwur sing nawakake lapisan sing wis dibangun, fungsi aktivasi, fungsi mundhut, lan algoritma optimasi. Iki nggawe luwih gampang kanggo pangembang kanggo mbangun lan nglatih jaringan saraf sing kompleks tanpa kudu ngetrapake kabeh saka awal.
Nalika NumPy lan PyTorch nuduhake sawetara podho ing babagan kemampuan komputasi numerik, PyTorch nawakake kaluwihan sing signifikan nalika nerangake aplikasi sinau jero, utamane ngolah komputasi ing GPU lan nyedhiyakake fungsi tambahan sing dirancang khusus kanggo mbangun lan nglatih jaringan saraf.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Sinau jero EITC/AI/DLPP kanthi Python lan PyTorch:
- Yen wong pengin ngenali gambar warna ing jaringan saraf convolutional, apa kudu nambah dimensi liyane saka nalika regognising gambar skala abu-abu?
- Apa fungsi aktivasi bisa dianggep niru neuron ing otak kanthi tembak utawa ora?
- Apa mundhut metu saka sampel mundhut validasi?
- Apa siji kudu nggunakake Papan tensor kanggo analisis praktis saka PyTorch mbukak model jaringan syaraf utawa matplotlib cukup?
- Bisa PyTorch bisa dibandhingake NumPy mlaku ing GPU karo sawetara fungsi tambahan?
- Apa proposisi iki bener utawa salah "Kanggo jaringan syaraf klasifikasi asil kudu distribusi kemungkinan antarane kelas."
- Apa Nglakokake model jaringan saraf sinau jero ing macem-macem GPU ing PyTorch minangka proses sing gampang banget?
- Apa jaringan syaraf biasa bisa dibandhingake karo fungsi meh 30 milyar variabel?
- Apa jaringan saraf konvolusional paling gedhe sing digawe?
- Yen input minangka dhaptar array numpy sing nyimpen heatmap yaiku output saka ViTPose lan wangun saben file numpy [1, 17, 64, 48] cocog karo 17 titik kunci ing awak, algoritma sing bisa digunakake?
Ndeleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/DLPP Deep Learning karo Python lan PyTorch