PyTorch واقعیا د NumPy سره پرتله کیدی شي چې په GPU کې د اضافي دندو سره چلیږي. PyTorch د پرانیستې سرچینې ماشین زده کړې کتابتون دی چې د فیسبوک د AI څیړنې لابراتوار لخوا رامینځته شوی چې د انعطاف وړ او متحرک کمپیوټري ګراف جوړښت چمتو کوي ، دا په ځانګړي توګه د ژور زده کړې دندو لپاره مناسب کوي. NumPy، له بلې خوا، په Python کې د ساینسي کمپیوټینګ لپاره یو بنسټیز کڅوړه ده، د لوی څو اړخیزو صفونو او میټریکونو لپاره مالتړ چمتو کوي، د دې اریونو د کار کولو لپاره د ریاضیاتي فعالیتونو ټولګه سره.
د PyTorch او NumPy تر مینځ یو له مهمو ورته والیونو څخه د دوی د سرې پراساس محاسبې وړتیاوې دي. دواړه کتابتونونه کاروونکو ته اجازه ورکوي چې په څو اړخیزو صفونو کې په اغیزمنه توګه عملیات ترسره کړي. د PyTorch ټینسرونه، کوم چې د NumPy arrays سره ورته دي، په اسانۍ سره د ریاضیاتي فعالیتونو پراخه لړۍ په کارولو سره اداره کیدی شي او چلول کیدی شي. دا ورته والی د NumPy سره آشنا کاروونکو لپاره په بې ساري ډول PyTorch ته لیږد اسانه کوي.
په هرصورت، لویه ګټه چې PyTorch د NumPy په اړه وړاندیز کوي د دې وړتیا ده چې د ګړندي ژورې زده کړې کمپیوټرونو لپاره د GPUs کمپیوټري ځواک ګټه پورته کړي. PyTorch د بکس څخه بهر د GPU ګړندي کولو لپاره ملاتړ چمتو کوي ، کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د CPUs کارولو په پرتله خورا ګړندي ژور عصبي شبکې وروزي. دا د GPU ملاتړ د پیچلو کمپیوټرونو اداره کولو لپاره خورا مهم دی چې په لوی ډیټاسیټونو کې د ژورې زده کړې ماډلونو روزنې کې ښکیل دي.
سربیره پردې ، PyTorch اضافي فعالیتونه معرفي کوي په ځانګړي توګه د ژورې زده کړې دندو لپاره ډیزاین شوي. پدې کې د دې متحرک محاسبې ګراف له لارې د اتوماتیک توپیر وړتیاوې شاملې دي ، کوم چې د عصبي شبکو روزنې لپاره د بیک پروپاګیشن پلي کول وړوي. دا خصوصیت د پیچلي عصبي شبکې جوړښتونو رامینځته کولو او روزنې پروسه ساده کوي ، ځکه چې کارونکي اړتیا نلري د اصلاح کولو لپاره په لاسي ډول تدریجي محاسبه کړي.
د PyTorch بله د پام وړ ځانګړتیا د مشهور ژور زده کړې کتابتونونو او چوکاټونو سره د دې بې ساري ادغام دی ، لکه د کمپیوټر لید دندو لپاره TorchVision او TorchText د طبیعي ژبې پروسس کولو لپاره. دا ادغام کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د ژور زده کړې غوښتنلیکونو پراختیا ګړندي کولو لپاره دمخه جوړ شوي اجزاو او ماډلونو څخه ګټه پورته کړي.
په مقابل کې، پداسې حال کې چې NumPy د سرې لاسوهنې او ریاضياتي عملیاتو لپاره قوي بنسټ چمتو کوي، دا د ژورې زده کړې دندو لپاره چمتو شوي ځانګړي فعالیتونه نلري چې PyTorch وړاندیز کوي. NumPy په طبیعي توګه د کمپیوټرونو لپاره د GPU سرعت ملاتړ نه کوي، کوم چې کولی شي خپل فعالیت محدود کړي کله چې د لوی پیمانه ژورې زده کړې ماډلونو او ډیټاسیټونو سره معامله وکړي.
PyTorch د اضافي ژورې زده کړې وړتیاو سره د NumPy توسیع په توګه په پام کې نیول کیدی شي ، په ځانګړي توګه د GPU ګړندي کمپیوټرونو او عصبي شبکې روزنې لپاره مطلوب. پداسې حال کې چې دواړه کتابتونونه د سرې پر بنسټ کمپیوټرونو کې ورته والی لري، د ژورې زده کړې کارونو باندې د PyTorch تمرکز او د هغې پرمختللي ځانګړتیاوې دا د مصنوعي استخباراتو او ژورې زده کړې په برخه کې د څیړونکو او متخصصینو لپاره غوره انتخاب جوړوي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه:
- که چیرې یو څوک غواړي چې د رنګ عکسونه په عصبي عصبي شبکه کې وپیژني ، ایا یو څوک باید د خړ پیمانه عکسونو د ثبت کولو پرمهال بل اړخ اضافه کړي؟
- ایا د فعالولو فعالیت په پام کې نیول کیدی شي چې په مغزو کې د نیورون تقلید یا په ډزو سره یا نه؟
- ایا PyTorch د ځینې اضافي دندو سره په GPU کې د NumPy چلولو سره پرتله کیدی شي؟
- ایا د نمونې څخه بهر ضایع د اعتبار ضایع دی؟
- ایا یو څوک باید د PyTorch د چلولو عصبي شبکې ماډل عملي تحلیل لپاره د ټینسر بورډ وکاروي یا میټپلوټلیب کافي دی؟
- ایا دا وړاندیز ریښتیا دی یا غلط "د طبقه بندي عصبي شبکې لپاره پایله باید د ټولګیو ترمینځ احتمالي توزیع وي."
- ایا په PyTorch کې په ډیری GPUs کې د ژورې زده کړې عصبي شبکې ماډل چلول خورا ساده پروسه ده؟
- ایا منظم عصبي شبکه د نږدې 30 ملیارد متغیرونو فعالیت سره پرتله کیدی شي؟
- تر ټولو لوی عصبي عصبي شبکه څه ده؟
- که ان پټ د numpy arrays storing heatmap لیست وي کوم چې د ViTPose محصول دی او د هرې numpy فایل شکل [1, 17, 64, 48] په بدن کې د 17 کلیدي ټکو سره مطابقت لري، کوم الګوریتم کارول کیدی شي؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/DLPP ژور زده کړه کې د Python او PyTorch سره وګورئ