PyTorch memang bisa disamakan dengan NumPy yang berjalan di GPU dengan fungsi tambahan. PyTorch adalah perpustakaan pembelajaran mesin sumber terbuka yang dikembangkan oleh laboratorium Penelitian AI Facebook yang menyediakan struktur grafik komputasi yang fleksibel dan dinamis, sehingga sangat cocok untuk tugas pembelajaran mendalam. NumPy, di sisi lain, adalah paket dasar untuk komputasi ilmiah dengan Python, yang menyediakan dukungan untuk array dan matriks multidimensi besar, bersama dengan kumpulan fungsi matematika untuk beroperasi pada array ini.
Salah satu kesamaan utama antara PyTorch dan NumPy adalah kemampuan komputasi berbasis array. Kedua perpustakaan memungkinkan pengguna untuk melakukan operasi pada array multidimensi secara efisien. Tensor PyTorch, yang mirip dengan array NumPy, dapat dengan mudah dimanipulasi dan dioperasikan menggunakan berbagai fungsi matematika. Kesamaan ini memudahkan pengguna yang akrab dengan NumPy untuk bertransisi ke PyTorch dengan lancar.
Namun, keuntungan utama yang ditawarkan PyTorch dibandingkan NumPy adalah kemampuannya memanfaatkan kekuatan komputasi GPU untuk mempercepat komputasi pembelajaran mendalam. PyTorch memberikan dukungan untuk akselerasi GPU secara langsung, memungkinkan pengguna untuk melatih jaringan neural dalam jauh lebih cepat dibandingkan hanya menggunakan CPU. Dukungan GPU ini sangat penting untuk menangani komputasi kompleks yang terlibat dalam pelatihan model pembelajaran mendalam pada kumpulan data besar.
Selain itu, PyTorch memperkenalkan fungsi tambahan yang dirancang khusus untuk tugas pembelajaran mendalam. Ini mencakup kemampuan diferensiasi otomatis melalui grafik komputasi dinamisnya, yang memungkinkan penerapan propagasi mundur untuk melatih jaringan saraf. Fitur ini menyederhanakan proses pembuatan dan pelatihan arsitektur jaringan neural yang kompleks, karena pengguna tidak perlu menghitung gradien secara manual untuk pengoptimalan.
Fitur penting lainnya dari PyTorch adalah integrasinya yang mulus dengan pustaka dan kerangka kerja pembelajaran mendalam yang populer, seperti TorchVision untuk tugas visi komputer dan TorchText untuk pemrosesan bahasa alami. Integrasi ini memungkinkan pengguna memanfaatkan komponen dan model yang telah dibuat sebelumnya untuk mempercepat pengembangan aplikasi pembelajaran mendalam.
Sebaliknya, meskipun NumPy memberikan dasar yang kuat untuk manipulasi array dan operasi matematika, NumPy tidak memiliki fungsi khusus yang dirancang untuk tugas pembelajaran mendalam yang ditawarkan PyTorch. NumPy pada dasarnya tidak mendukung akselerasi GPU untuk komputasi, yang dapat membatasi kinerjanya saat menangani model dan kumpulan data pembelajaran mendalam berskala besar.
PyTorch dapat dianggap sebagai perpanjangan dari NumPy dengan kemampuan pembelajaran mendalam tambahan, khususnya dioptimalkan untuk komputasi yang dipercepat GPU dan pelatihan jaringan saraf. Meskipun kedua perpustakaan memiliki kesamaan dalam komputasi berbasis array, fokus PyTorch pada tugas pembelajaran mendalam dan fitur-fitur canggihnya menjadikannya pilihan yang lebih disukai bagi para peneliti dan praktisi yang bekerja di bidang kecerdasan buatan dan pembelajaran mendalam.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang EITC/AI/DLPP Deep Learning dengan Python dan PyTorch:
- Jika seseorang ingin mengenali gambar berwarna pada jaringan saraf konvolusional, apakah seseorang harus menambahkan dimensi lain saat mengenali gambar skala abu-abu?
- Bisakah fungsi aktivasi dianggap meniru neuron di otak dengan penembakan atau tidak?
- Bisakah PyTorch dibandingkan dengan NumPy yang berjalan pada GPU dengan beberapa fungsi tambahan?
- Apakah kerugian di luar sampel merupakan kerugian validasi?
- Haruskah seseorang menggunakan papan tensor untuk analisis praktis model jaringan saraf yang dijalankan PyTorch atau matplotlib saja sudah cukup?
- Apakah proposisi ini benar atau salah "Untuk jaringan saraf klasifikasi, hasilnya harus berupa distribusi probabilitas antar kelas.""
- Apakah Menjalankan model jaringan saraf pembelajaran mendalam pada beberapa GPU di PyTorch merupakan proses yang sangat sederhana?
- Bisakah jaringan saraf biasa dibandingkan dengan fungsi dari hampir 30 miliar variabel?
- Apa jaringan saraf konvolusional terbesar yang dibuat?
- Jika masukannya adalah daftar array numpy yang menyimpan peta panas yang merupakan keluaran ViTPose dan bentuk setiap file numpy adalah [1, 17, 64, 48] sesuai dengan 17 titik kunci di isi, algoritma mana yang dapat digunakan?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di EITC/AI/DLPP Deep Learning dengan Python dan PyTorch