PyTorch dan NumPy keduanya merupakan perpustakaan yang banyak digunakan di bidang kecerdasan buatan, khususnya dalam aplikasi pembelajaran mendalam. Meskipun kedua perpustakaan menawarkan fungsionalitas untuk komputasi numerik, terdapat perbedaan signifikan di antara keduanya, terutama ketika menjalankan komputasi pada GPU dan fungsi tambahan yang disediakannya.
NumPy adalah perpustakaan dasar untuk komputasi numerik dengan Python. Ini memberikan dukungan untuk array dan matriks multidimensi yang besar, bersama dengan kumpulan fungsi matematika untuk beroperasi pada array ini. Namun, NumPy terutama dirancang untuk komputasi CPU, yang berarti NumPy mungkin tidak dioptimalkan untuk menjalankan operasi pada GPU.
Di sisi lain, PyTorch dirancang khusus untuk aplikasi pembelajaran mendalam dan memberikan dukungan untuk menjalankan komputasi pada CPU dan GPU. PyTorch menawarkan berbagai alat dan fungsi yang dirancang khusus untuk membangun dan melatih jaringan saraf dalam. Hal ini mencakup diferensiasi otomatis dengan grafik komputasi dinamis, yang sangat penting untuk melatih jaringan saraf secara efisien.
Saat menjalankan komputasi pada GPU, PyTorch memiliki dukungan bawaan untuk CUDA, yang merupakan platform komputasi paralel dan model antarmuka pemrograman aplikasi yang dibuat oleh NVIDIA. Hal ini memungkinkan PyTorch memanfaatkan kekuatan GPU untuk mempercepat komputasi, menjadikannya jauh lebih cepat daripada NumPy untuk tugas pembelajaran mendalam yang melibatkan operasi matriks berat.
Selain itu, PyTorch menyediakan perpustakaan jaringan saraf tingkat tinggi yang menawarkan lapisan siap pakai, fungsi aktivasi, fungsi kerugian, dan algoritma pengoptimalan. Hal ini memudahkan pengembang untuk membangun dan melatih jaringan saraf yang kompleks tanpa harus mengimplementasikan semuanya dari awal.
Meskipun NumPy dan PyTorch memiliki beberapa kesamaan dalam hal kemampuan komputasi numerik, PyTorch menawarkan keunggulan signifikan dalam aplikasi pembelajaran mendalam, terutama menjalankan komputasi pada GPU dan menyediakan fungsionalitas tambahan yang dirancang khusus untuk membangun dan melatih jaringan saraf.
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?
- 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?
- Bisakah PyTorch dibandingkan dengan NumPy yang berjalan pada GPU dengan beberapa fungsi tambahan?
- 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