PyTorch की तुलना वास्तव में अतिरिक्त कार्यों के साथ GPU पर चलने वाले NumPy से की जा सकती है। PyTorch फेसबुक की AI रिसर्च लैब द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है जो एक लचीली और गतिशील कम्प्यूटेशनल ग्राफ संरचना प्रदान करती है, जो इसे गहन शिक्षण कार्यों के लिए विशेष रूप से उपयुक्त बनाती है। दूसरी ओर, NumPy, Python में वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के लिए एक मौलिक पैकेज है, जो इन सरणियों पर काम करने के लिए गणितीय कार्यों के संग्रह के साथ-साथ बड़े बहुआयामी सरणियों और मैट्रिक्स के लिए समर्थन प्रदान करता है।
PyTorch और NumPy के बीच प्रमुख समानताओं में से एक उनकी सरणी-आधारित गणना क्षमताएं हैं। दोनों लाइब्रेरी उपयोगकर्ताओं को बहु-आयामी सरणियों पर कुशलतापूर्वक संचालन करने की अनुमति देती हैं। PyTorch टेंसर, जो NumPy सरणियों के समान हैं, गणितीय कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला का उपयोग करके आसानी से हेरफेर और संचालित किया जा सकता है। यह समानता NumPy से परिचित उपयोगकर्ताओं के लिए PyTorch में निर्बाध रूप से संक्रमण करना आसान बनाती है।
हालाँकि, NumPy की तुलना में PyTorch द्वारा प्रदान किया जाने वाला प्रमुख लाभ त्वरित गहन शिक्षण संगणनाओं के लिए GPU की कम्प्यूटेशनल शक्ति का लाभ उठाने की क्षमता है। PyTorch बॉक्स से बाहर GPU त्वरण के लिए समर्थन प्रदान करता है, जिससे उपयोगकर्ता अकेले CPU का उपयोग करने की तुलना में गहरे तंत्रिका नेटवर्क को बहुत तेज़ी से प्रशिक्षित कर सकते हैं। बड़े डेटासेट पर गहन शिक्षण मॉडल के प्रशिक्षण में शामिल जटिल गणनाओं को संभालने के लिए यह GPU समर्थन महत्वपूर्ण है।
इसके अलावा, PyTorch विशेष रूप से गहन शिक्षण कार्यों के लिए डिज़ाइन की गई अतिरिक्त कार्यक्षमताएँ पेश करता है। इसमें अपने गतिशील गणना ग्राफ के माध्यम से स्वचालित विभेदीकरण क्षमताएं शामिल हैं, जो तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए बैकप्रॉपैगेशन के कार्यान्वयन को सक्षम बनाता है। यह सुविधा जटिल तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर के निर्माण और प्रशिक्षण की प्रक्रिया को सरल बनाती है, क्योंकि उपयोगकर्ताओं को अनुकूलन के लिए मैन्युअल रूप से ग्रेडिएंट की गणना करने की आवश्यकता नहीं होती है।
PyTorch की एक और उल्लेखनीय विशेषता लोकप्रिय गहन शिक्षण पुस्तकालयों और रूपरेखाओं के साथ इसका सहज एकीकरण है, जैसे कंप्यूटर विज़न कार्यों के लिए TorchVision और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए TorchText। यह एकीकरण उपयोगकर्ताओं को गहन शिक्षण अनुप्रयोगों के विकास में तेजी लाने के लिए पूर्व-निर्मित घटकों और मॉडलों का लाभ उठाने की अनुमति देता है।
इसके विपरीत, जबकि NumPy सरणी हेरफेर और गणितीय संचालन के लिए एक ठोस आधार प्रदान करता है, इसमें PyTorch द्वारा प्रदान किए जाने वाले गहन शिक्षण कार्यों के लिए तैयार की गई विशेष कार्यक्षमताओं का अभाव है। NumPy स्वाभाविक रूप से गणनाओं के लिए GPU त्वरण का समर्थन नहीं करता है, जो बड़े पैमाने पर गहन शिक्षण मॉडल और डेटासेट के साथ काम करते समय इसके प्रदर्शन को सीमित कर सकता है।
PyTorch को अतिरिक्त गहन शिक्षण क्षमताओं के साथ NumPy का विस्तार माना जा सकता है, विशेष रूप से GPU-त्वरित संगणना और तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण के लिए अनुकूलित। जबकि दोनों पुस्तकालय सरणी-आधारित गणनाओं में समानताएं साझा करते हैं, गहन शिक्षण कार्यों पर PyTorch का ध्यान और इसकी उन्नत विशेषताएं इसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता और गहन शिक्षण के क्षेत्र में काम करने वाले शोधकर्ताओं और चिकित्सकों के लिए एक पसंदीदा विकल्प बनाती हैं।
संबंधित अन्य हालिया प्रश्न और उत्तर ईआईटीसी/एआई/डीएलपीपी दीप लर्निंग विथ पायथन एंड पायट्रैक:
- यदि कोई कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क पर रंगीन छवियों को पहचानना चाहता है, तो क्या उसे ग्रे स्केल छवियों को पहचानते समय एक और आयाम जोड़ना होगा?
- क्या सक्रियण फ़ंक्शन को फायरिंग के साथ मस्तिष्क में न्यूरॉन की नकल करने वाला माना जा सकता है या नहीं?
- क्या PyTorch की तुलना कुछ अतिरिक्त कार्यों के साथ GPU पर चलने वाले NumPy से की जा सकती है?
- क्या आउट-ऑफ़-सैंपल हानि एक सत्यापन हानि है?
- क्या किसी को PyTorch द्वारा संचालित न्यूरल नेटवर्क मॉडल या matplotlib के व्यावहारिक विश्लेषण के लिए टेंसर बोर्ड का उपयोग करना चाहिए?
- क्या यह प्रस्ताव सही है या गलत "एक वर्गीकरण तंत्रिका नेटवर्क के लिए परिणाम वर्गों के बीच संभाव्यता वितरण होना चाहिए।"
- क्या PyTorch में कई GPU पर डीप लर्निंग न्यूरल नेटवर्क मॉडल चलाना एक बहुत ही सरल प्रक्रिया है?
- क्या एक नियमित तंत्रिका नेटवर्क की तुलना लगभग 30 बिलियन चर वाले फ़ंक्शन से की जा सकती है?
- सबसे बड़ा कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क कौन सा बना है?
- यदि इनपुट हीटमैप को संग्रहीत करने वाले सुन्न सरणियों की सूची है जो कि ViTPose का आउटपुट है और प्रत्येक सुन्न फ़ाइल का आकार शरीर में 1 प्रमुख बिंदुओं के अनुरूप [17, 64, 48, 17] है, तो किस एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकता है?
Python और PyTorch के साथ EITC/AI/DLPP डीप लर्निंग में अधिक प्रश्न और उत्तर देखें