PyTorch او NumPy دواړه د مصنوعي استخباراتو په برخه کې په پراخه کچه کارول شوي کتابتونونه دي، په ځانګړې توګه د ژورې زده کړې غوښتنلیکونو کې. پداسې حال کې چې دواړه کتابتونونه د شمیرو کمپیوټرونو لپاره فعالیت وړاندیز کوي، د دوی تر منځ د پام وړ توپیرونه شتون لري، په ځانګړې توګه کله چې دا په GPU کې د کمپیوټرونو چلولو او اضافي افعال چې دوی یې چمتو کوي.
NumPy په Python کې د عددي کمپیوټري لپاره یو بنسټیز کتابتون دی. دا د لویو، څو اړخیزو صفونو او میټریکونو لپاره مالتړ چمتو کوي، د دې اریونو د کار کولو لپاره د ریاضیاتي فعالیتونو ټولګه سره. په هرصورت، NumPy اساسا د CPU کمپیوټرونو لپاره ډیزاین شوی، پدې معنی چې دا ممکن په GPU کې د عملیاتو چلولو لپاره مطلوب نه وي.
له بلې خوا، PyTorch په ځانګړې توګه د ژورې زده کړې غوښتنلیکونو لپاره جوړ شوی او په CPUs او GPUs دواړو کې د کمپیوټر چلولو لپاره مالتړ چمتو کوي. PyTorch د وسیلو او فعالیتونو پراخه لړۍ وړاندې کوي چې په ځانګړي ډول د ژورو عصبي شبکو جوړولو او روزنې لپاره ډیزاین شوي. پدې کې د متحرک کمپیوټري ګرافونو سره اتوماتیک توپیر شامل دی، کوم چې د عصبي شبکو په اغیزمنه توګه د روزنې لپاره خورا مهم دی.
کله چې دا په GPU کې د کمپیوټرونو چلولو خبره راځي ، PyTorch د CUDA لپاره جوړ شوی ملاتړ لري ، کوم چې د موازي کمپیوټري پلیټ فارم او غوښتنلیک برنامې انٹرفیس ماډل دی چې د NVIDIA لخوا رامینځته شوی. دا PyTorch ته اجازه ورکوي چې د کمپیوټري ګړندي کولو لپاره د GPUs ځواک ګټه پورته کړي ، دا د ژورو زده کړې دندو لپاره چې د میټریکس درانه عملیات پکې شامل دي د NumPy په پرتله خورا ګړندي کوي.
سربیره پردې ، PyTorch د لوړ کچې عصبي شبکې کتابتون چمتو کوي چې دمخه جوړ شوي پرتونه ، د فعالیت فعالیت ، د لاسه ورکولو افعال ، او د اصلاح کولو الګوریتم وړاندیز کوي. دا د پراختیا کونکو لپاره د پیچلي عصبي شبکو رامینځته کول او روزنه اسانه کوي پرته لدې چې هرڅه له پیل څخه پلي کړي.
پداسې حال کې چې NumPy او PyTorch د شمیرې کمپیوټري وړتیاو له مخې یو څه ورته والی شریکوي ، PyTorch د پام وړ ګټې وړاندیز کوي کله چې د ژورې زده کړې غوښتنلیکونو ته راځي ، په ځانګړي توګه په GPU کې کمپیوټري چلول او اضافي فعالیتونه چمتو کوي چې په ځانګړي توګه د عصبي شبکو جوړولو او روزنې لپاره ډیزاین شوي.
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 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 PyTorch د ځینې اضافي دندو سره په GPU کې د NumPy چلولو سره پرتله کیدی شي؟
- 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