PyTorch మరియు NumPy రెండూ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో, ముఖ్యంగా డీప్ లెర్నింగ్ అప్లికేషన్లలో విస్తృతంగా ఉపయోగించే లైబ్రరీలు. రెండు లైబ్రరీలు సంఖ్యా గణనల కోసం కార్యాచరణలను అందిస్తున్నప్పటికీ, వాటి మధ్య ముఖ్యమైన తేడాలు ఉన్నాయి, ప్రత్యేకించి GPUలో గణనలను అమలు చేయడం మరియు అవి అందించే అదనపు ఫంక్షన్ల విషయానికి వస్తే.
NumPy అనేది పైథాన్లో న్యూమరికల్ కంప్యూటింగ్ కోసం ఒక ప్రాథమిక లైబ్రరీ. ఇది పెద్ద, బహుళ-డైమెన్షనల్ శ్రేణులు మరియు మాత్రికలకు మద్దతును అందిస్తుంది, ఈ శ్రేణులపై పనిచేయడానికి గణిత ఫంక్షన్ల సేకరణతో పాటు. అయినప్పటికీ, NumPy ప్రాథమికంగా CPU గణనల కోసం రూపొందించబడింది, అంటే ఇది GPUలో రన్నింగ్ ఆపరేషన్ల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడకపోవచ్చు.
మరోవైపు, PyTorch ప్రత్యేకంగా లోతైన అభ్యాస అనువర్తనాల కోసం రూపొందించబడింది మరియు CPUలు మరియు GPUలు రెండింటిలో గణనలను అమలు చేయడానికి మద్దతును అందిస్తుంది. PyTorch లోతైన న్యూరల్ నెట్వర్క్లను నిర్మించడానికి మరియు శిక్షణ కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడిన విస్తృత శ్రేణి సాధనాలు మరియు కార్యాచరణలను అందిస్తుంది. ఇది డైనమిక్ కంప్యూటేషన్ గ్రాఫ్లతో ఆటోమేటిక్ డిఫరెన్సియేషన్ను కలిగి ఉంటుంది, ఇది న్యూరల్ నెట్వర్క్లను సమర్థవంతంగా శిక్షణ ఇవ్వడానికి కీలకమైనది.
GPUలో గణనలను అమలు చేయడం విషయానికి వస్తే, PyTorch CUDA కోసం అంతర్నిర్మిత మద్దతును కలిగి ఉంది, ఇది NVIDIAచే సృష్టించబడిన సమాంతర కంప్యూటింగ్ ప్లాట్ఫారమ్ మరియు అప్లికేషన్ ప్రోగ్రామింగ్ ఇంటర్ఫేస్ మోడల్. ఇది గణనలను వేగవంతం చేయడానికి GPUల శక్తిని పెంచడానికి PyTorchని అనుమతిస్తుంది, ఇది భారీ మ్యాట్రిక్స్ కార్యకలాపాలను కలిగి ఉన్న లోతైన అభ్యాస పనుల కోసం NumPy కంటే చాలా వేగంగా చేస్తుంది.
అదనంగా, PyTorch ముందుగా నిర్మించిన లేయర్లు, యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లు, లాస్ ఫంక్షన్లు మరియు ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్లను అందించే ఉన్నత-స్థాయి న్యూరల్ నెట్వర్క్ల లైబ్రరీని అందిస్తుంది. ఇది మొదటి నుండి ప్రతిదీ అమలు చేయకుండానే డెవలపర్లకు సంక్లిష్టమైన న్యూరల్ నెట్వర్క్లను రూపొందించడం మరియు శిక్షణ ఇవ్వడం సులభం చేస్తుంది.
NumPy మరియు PyTorch సంఖ్యాపరమైన కంప్యూటింగ్ సామర్థ్యాల పరంగా కొన్ని సారూప్యతలను పంచుకున్నప్పటికీ, లోతైన అభ్యాస అనువర్తనాల విషయానికి వస్తే, PyTorch గణనీయమైన ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది, ముఖ్యంగా GPUలో గణనలను అమలు చేయడం మరియు నాడీ నెట్వర్క్లను నిర్మించడం మరియు శిక్షణ ఇవ్వడం కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించిన అదనపు కార్యాచరణలను అందిస్తుంది.
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?
- నమూనాలో లేని నష్టం ధ్రువీకరణ నష్టమా?
- PyTorch రన్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్ యొక్క ఆచరణాత్మక విశ్లేషణ కోసం ఒకరు టెన్సర్ బోర్డ్ను ఉపయోగించాలా లేదా మ్యాట్ప్లోట్లిబ్ సరిపోతుందా?
- కొన్ని అదనపు ఫంక్షన్లతో GPUలో నడుస్తున్న NumPyతో PyTorchని పోల్చవచ్చా?
- 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