PyTorch ਦੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ GPU 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ NumPy ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। PyTorch ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ Facebook ਦੀ AI ਰਿਸਰਚ ਲੈਬ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਬਣਤਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, NumPy, ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪੈਕੇਜ ਹੈ, ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਐਰੇਆਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਗਣਿਤਿਕ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੇ ਨਾਲ, ਵੱਡੇ ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਐਰੇ ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਲਈ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
PyTorch ਅਤੇ NumPy ਵਿਚਕਾਰ ਮੁੱਖ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਐਰੇ-ਅਧਾਰਿਤ ਗਣਨਾ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਹਨ। ਦੋਵੇਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਐਰੇ 'ਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਪਾਈਟੋਰਚ ਟੈਂਸਰ, ਜੋ ਕਿ NumPy ਐਰੇ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹਨ, ਨੂੰ ਗਣਿਤਿਕ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਾਨਤਾ NumPy ਨਾਲ ਜਾਣੂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਸਹਿਜੇ ਹੀ PyTorch ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, PyTorch ਦੁਆਰਾ NumPy 'ਤੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਵੱਡਾ ਫਾਇਦਾ, ਐਕਸਲਰੇਟਿਡ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਗਣਨਾ ਲਈ GPUs ਦੀ ਗਣਨਾਤਮਕ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। ਪਾਈਟੋਰਚ ਬਾਕਸ ਦੇ ਬਾਹਰ GPU ਪ੍ਰਵੇਗ ਲਈ ਸਮਰਥਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਲੇ CPUs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ GPU ਸਹਾਇਤਾ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਪਾਈਟੋਰਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਵਾਧੂ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਗਣਨਾ ਗ੍ਰਾਫ ਦੁਆਰਾ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਲਈ ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੈਗੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਨ ਲਈ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਪਾਈਟੋਰਚ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸਦਾ ਸਹਿਜ ਏਕੀਕਰਣ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਟਾਸਕ ਲਈ ਟੋਰਚਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਟੋਰਚ ਟੈਕਸਟ। ਇਹ ਏਕੀਕਰਣ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਬਣੇ ਭਾਗਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ, ਜਦੋਂ ਕਿ NumPy ਐਰੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਗਣਿਤਿਕ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਠੋਸ ਬੁਨਿਆਦ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ ਜੋ PyTorch ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। NumPy ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਗਣਨਾ ਲਈ GPU ਪ੍ਰਵੇਗ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
PyTorch ਨੂੰ ਵਾਧੂ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ NumPy ਦੇ ਇੱਕ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਵਜੋਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ GPU-ਐਕਸਲਰੇਟਿਡ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੋਵੇਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਐਰੇ-ਅਧਾਰਿਤ ਗਣਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਸਾਂਝੀਆਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਾਈਟੋਰਚ ਦਾ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀਆਂ ਉੱਨਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਤਰਜੀਹੀ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਪਾਈਟਰਚ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਪੀਪੀ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ:
- ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ 'ਤੇ ਰੰਗ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀ ਸਲੇਟੀ ਸਕੇਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੋਈ ਹੋਰ ਮਾਪ ਜੋੜਨਾ ਪਵੇਗਾ?
- ਕੀ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਜਾਂ ਤਾਂ ਫਾਇਰਿੰਗ ਨਾਲ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਨ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ?
- ਕੀ PyTorch ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੁਝ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ GPU 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ NumPy ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਕੀ ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੈ?
- ਕੀ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਪਾਈਟੌਰਚ ਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਟੈਂਸਰ ਬੋਰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
- ਕੀ ਇਹ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਸਹੀ ਹੈ ਜਾਂ ਗਲਤ "ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲਈ ਨਤੀਜਾ ਕਲਾਸਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।"
- ਕੀ PyTorch ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ GPUs ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ?
- ਕੀ ਇੱਕ ਰੈਗੂਲਰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਲਗਭਗ 30 ਬਿਲੀਅਨ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਕੰਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕੀ ਹੈ?
- ਜੇਕਰ ਇਨਪੁਟ ਨੰਪੀ ਐਰੇ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹੀਟਮੈਪ ਦੀ ਸੂਚੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ViTPose ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨੰਪੀ ਫਾਈਲ ਦੀ ਸ਼ਕਲ [1, 17, 64, 48] ਸਰੀਰ ਦੇ 17 ਮੁੱਖ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿਹੜਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
Python ਅਤੇ PyTorch ਦੇ ਨਾਲ EITC/AI/DLPP ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ