PyTorch ਅਤੇ NumPy ਦੋਵੇਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੋਵੇਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਗਣਨਾਵਾਂ ਲਈ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ GPU 'ਤੇ ਗਣਨਾ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ।
NumPy ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਇਹਨਾਂ ਐਰੇਆਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਗਣਿਤਿਕ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੇ ਨਾਲ, ਵੱਡੇ, ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਐਰੇ ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਲਈ ਸਮਰਥਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, NumPy ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ CPU ਗਣਨਾਵਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇਹ GPU 'ਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, PyTorch ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ CPUs ਅਤੇ GPUs ਦੋਵਾਂ 'ਤੇ ਗਣਨਾ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। PyTorch ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਗਣਨਾ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਜਦੋਂ GPU 'ਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ PyTorch ਕੋਲ CUDA ਲਈ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਸਮਰਥਨ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ NVIDIA ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਇੱਕ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਇੰਟਰਫੇਸ ਮਾਡਲ ਹੈ। ਇਹ PyTorch ਨੂੰ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ GPUs ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ NumPy ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਭਾਰੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, PyTorch ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪੂਰਵ-ਨਿਰਮਿਤ ਲੇਅਰਾਂ, ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਕਿ NumPy ਅਤੇ PyTorch ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਸਾਂਝੀਆਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, PyTorch ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਾਇਦੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ GPU 'ਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਅਤੇ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਵਾਧੂ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
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 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 PyTorch ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੁਝ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ GPU 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ NumPy ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ 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