PyTorch ਅਤੇ TensorFlow ਦੋ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੋਵੇਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਅਸਾਨੀ ਅਤੇ ਗਤੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਅੰਤਰਾਂ ਦੀ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ।
ਵਰਤਣ ਲਈ ਸੌਖ:
PyTorch ਨੂੰ ਅਕਸਰ TensorFlow ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣਾ ਆਸਾਨ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇਸਦਾ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ ਹੈ, ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਫਲਾਈ 'ਤੇ ਨੈਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਅਤੇ ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਸੁਭਾਅ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਨਾਲ ਡੀਬੱਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਪਾਈਟੋਰਚ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਪਾਈਥੋਨਿਕ ਸੰਟੈਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪਾਇਥਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜਾਣੂ ਹਨ।
ਇਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ, ਆਓ ਪਾਈਟੋਰਚ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ:
import torch import torch.nn as nn # Define the network architecture class SimpleNet(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(784, 128) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) return x # Create an instance of the network model = SimpleNet() # Define the loss function and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
ਇਸਦੇ ਉਲਟ, TensorFlow ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇੱਕ ਸੈਸ਼ਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇਸਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਸਪੀਡ:
ਜਦੋਂ ਗਤੀ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸਦੀਆਂ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਲਈ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗ੍ਰਾਫ ਅਨੁਕੂਲਨ ਅਤੇ ਕੇਵਲ-ਇਨ-ਟਾਈਮ (JIT) ਸੰਕਲਨ, ਜੋ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਸਪੀਡ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪਾਈਟੋਰਚ ਨੇ ਆਪਣੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਕੀਤੀ ਹੈ। TorchScript ਕੰਪਾਈਲਰ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਅਤੇ XLA (ਐਕਸਲਰੇਟਿਡ ਲੀਨੀਅਰ ਅਲਜਬਰਾ) ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੇ ਏਕੀਕਰਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਪਾਈਟੋਰਚ ਗਤੀ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਅਨੁਕੂਲਤਾ PyTorch ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ CPUs ਅਤੇ GPUs ਦੋਵਾਂ 'ਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, PyTorch "ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਮਿਕਸਡ ਪ੍ਰਿਸੀਜ਼ਨ" (AMP) ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਿਸ਼ਰਤ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਨਿਰਵਿਘਨ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਸਟੀਕਤਾ ਦੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਕੁਝ ਗਣਨਾਵਾਂ ਲਈ ਘੱਟ-ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
PyTorch ਅਤੇ TensorFlow ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸੌਖ ਅਤੇ ਗਤੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਹਨ। ਪਾਈਟੋਰਚ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਇਸਦੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵੀ ਸੰਟੈਕਸ ਦੇ ਕਾਰਨ ਵਧੇਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, TensorFlow ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, PyTorch ਅਤੇ TensorFlow ਵਿਚਕਾਰ ਚੋਣ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ 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 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 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?
Python ਅਤੇ PyTorch ਦੇ ਨਾਲ EITC/AI/DLPP ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ