PyTorch నిజానికి అదనపు ఫంక్షన్లతో GPUలో నడుస్తున్న NumPyతో పోల్చవచ్చు. PyTorch అనేది Facebook యొక్క AI రీసెర్చ్ ల్యాబ్ ద్వారా అభివృద్ధి చేయబడిన ఓపెన్ సోర్స్ మెషీన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ, ఇది ఒక సౌకర్యవంతమైన మరియు డైనమిక్ కంప్యూటేషనల్ గ్రాఫ్ నిర్మాణాన్ని అందిస్తుంది, ఇది లోతైన అభ్యాస పనులకు ప్రత్యేకంగా అనుకూలంగా ఉంటుంది. మరోవైపు, NumPy అనేది పైథాన్లో సైంటిఫిక్ కంప్యూటింగ్ కోసం ఒక ప్రాథమిక ప్యాకేజీ, ఈ శ్రేణులపై పనిచేయడానికి గణిత విధుల సేకరణతో పాటు పెద్ద మల్టీడైమెన్షనల్ శ్రేణులు మరియు మాత్రికలకు మద్దతును అందిస్తుంది.
PyTorch మరియు NumPy మధ్య ఉన్న కీలక సారూప్యతలలో ఒకటి వాటి శ్రేణి-ఆధారిత గణన సామర్థ్యాలు. రెండు లైబ్రరీలు వినియోగదారులను బహుళ డైమెన్షనల్ శ్రేణులపై సమర్ధవంతంగా కార్యకలాపాలను నిర్వహించడానికి అనుమతిస్తాయి. NumPy శ్రేణుల మాదిరిగానే PyTorch టెన్సర్లను సులభంగా మార్చవచ్చు మరియు విస్తృత శ్రేణి గణిత విధులను ఉపయోగించి ఆపరేట్ చేయవచ్చు. ఈ సారూప్యత NumPyతో సుపరిచితమైన వినియోగదారులు PyTorchకి సజావుగా మారడాన్ని సులభతరం చేస్తుంది.
అయినప్పటికీ, NumPy కంటే PyTorch అందించే ప్రధాన ప్రయోజనం ఏమిటంటే, వేగవంతమైన లోతైన అభ్యాస గణనల కోసం GPUల యొక్క గణన శక్తిని ఉపయోగించగల సామర్థ్యం. PyTorch GPU త్వరణం కోసం మద్దతును అందిస్తుంది, ఇది కేవలం CPUలను ఉపయోగించడంతో పోలిస్తే డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లను చాలా వేగంగా శిక్షణనిచ్చేలా వినియోగదారులను అనుమతిస్తుంది. పెద్ద డేటాసెట్లలో లోతైన అభ్యాస నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడంలో సంక్లిష్ట గణనలను నిర్వహించడానికి ఈ GPU మద్దతు కీలకం.
అంతేకాకుండా, లోతైన అభ్యాస పనుల కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించిన అదనపు కార్యాచరణలను PyTorch పరిచయం చేస్తుంది. ఇది దాని డైనమిక్ కంప్యూటేషన్ గ్రాఫ్ ద్వారా ఆటోమేటిక్ డిఫరెన్సియేషన్ సామర్థ్యాలను కలిగి ఉంటుంది, ఇది నాడీ నెట్వర్క్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి బ్యాక్ప్రొపగేషన్ అమలును అనుమతిస్తుంది. ఈ ఫీచర్ కాంప్లెక్స్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్లను నిర్మించే మరియు శిక్షణ ఇచ్చే ప్రక్రియను సులభతరం చేస్తుంది, ఎందుకంటే వినియోగదారులు ఆప్టిమైజేషన్ కోసం గ్రేడియంట్లను మాన్యువల్గా గణించాల్సిన అవసరం లేదు.
కంప్యూటర్ విజన్ టాస్క్ల కోసం టార్చ్విజన్ మరియు నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ కోసం టార్చ్టెక్స్ట్ వంటి ప్రముఖ డీప్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీలు మరియు ఫ్రేమ్వర్క్లతో అతుకులు లేని ఏకీకరణ PyTorch యొక్క మరొక ముఖ్యమైన లక్షణం. డీప్ లెర్నింగ్ అప్లికేషన్ల అభివృద్ధిని వేగవంతం చేయడానికి ముందుగా నిర్మించిన భాగాలు మరియు మోడల్లను ఉపయోగించుకోవడానికి ఈ ఏకీకరణ వినియోగదారులను అనుమతిస్తుంది.
దీనికి విరుద్ధంగా, NumPy శ్రేణి మానిప్యులేషన్ మరియు గణిత శాస్త్ర కార్యకలాపాలకు బలమైన పునాదిని అందించినప్పటికీ, PyTorch అందించే లోతైన అభ్యాస పనుల కోసం రూపొందించబడిన ప్రత్యేక కార్యాచరణలు దీనికి లేవు. గణనల కోసం GPU త్వరణానికి NumPy అంతర్లీనంగా మద్దతు ఇవ్వదు, ఇది పెద్ద-స్థాయి లోతైన అభ్యాస నమూనాలు మరియు డేటాసెట్లతో వ్యవహరించేటప్పుడు దాని పనితీరును పరిమితం చేస్తుంది.
PyTorch అనేది అదనపు లోతైన అభ్యాస సామర్థ్యాలతో NumPy యొక్క పొడిగింపుగా పరిగణించబడుతుంది, ముఖ్యంగా GPU-యాక్సిలరేటెడ్ కంప్యూటేషన్లు మరియు న్యూరల్ నెట్వర్క్ శిక్షణ కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడింది. రెండు లైబ్రరీలు శ్రేణి-ఆధారిత గణనలలో సారూప్యతలను పంచుకున్నప్పటికీ, లోతైన అభ్యాస పనులు మరియు దాని అధునాతన లక్షణాలపై PyTorch యొక్క దృష్టి కృత్రిమ మేధస్సు మరియు లోతైన అభ్యాస రంగంలో పనిచేస్తున్న పరిశోధకులు మరియు అభ్యాసకులకు ఇది ప్రాధాన్యత ఎంపికగా మారింది.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్:
- కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లో కలర్ ఇమేజ్లను గుర్తించాలనుకుంటే, గ్రే స్కేల్ ఇమేజ్లను గుర్తించేటప్పుడు మరొక కోణాన్ని జోడించాలా?
- ఆక్టివేషన్ ఫంక్షన్ను మెదడులోని న్యూరాన్ను కాల్చడం లేదా కాల్చకుండా అనుకరించడంగా పరిగణించవచ్చా?
- కొన్ని అదనపు ఫంక్షన్లతో GPUలో నడుస్తున్న NumPyతో PyTorchని పోల్చవచ్చా?
- నమూనాలో లేని నష్టం ధ్రువీకరణ నష్టమా?
- PyTorch రన్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్ యొక్క ఆచరణాత్మక విశ్లేషణ కోసం ఒకరు టెన్సర్ బోర్డ్ను ఉపయోగించాలా లేదా మ్యాట్ప్లోట్లిబ్ సరిపోతుందా?
- ఈ ప్రతిపాదన నిజమా లేదా అబద్ధమా "వర్గీకరణ న్యూరల్ నెట్వర్క్ కోసం ఫలితం తరగతుల మధ్య సంభావ్యత పంపిణీగా ఉండాలి."
- PyTorchలో బహుళ GPUలలో డీప్ లెర్నింగ్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్ను అమలు చేయడం చాలా సులభమైన ప్రక్రియనా?
- ఒక సాధారణ న్యూరల్ నెట్వర్క్ను దాదాపు 30 బిలియన్ వేరియబుల్స్ ఫంక్షన్తో పోల్చవచ్చా?
- తయారు చేయబడిన అతిపెద్ద కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఏది?
- ఇన్పుట్ అనేది ViTPose యొక్క అవుట్పుట్ అయిన హీట్మ్యాప్ను నిల్వ చేసే నంపీ శ్రేణుల జాబితా అయితే మరియు ప్రతి నంపీ ఫైల్ ఆకారం [1, 17, 64, 48] శరీరంలోని 17 కీలక పాయింట్లకు అనుగుణంగా ఉంటే, ఏ అల్గారిథమ్ని ఉపయోగించవచ్చు?
Python మరియు PyTorchతో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి