PyTorch এবং NumPy উভয়ই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে, বিশেষ করে গভীর শিক্ষার অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত লাইব্রেরি। যদিও উভয় লাইব্রেরি সংখ্যাসূচক গণনার জন্য কার্যকারিতা অফার করে, তাদের মধ্যে উল্লেখযোগ্য পার্থক্য রয়েছে, বিশেষ করে যখন এটি একটি GPU তে গণনা চালানোর ক্ষেত্রে আসে এবং তারা যে অতিরিক্ত ফাংশনগুলি সরবরাহ করে।
NumPy পাইথনে সংখ্যাসূচক কম্পিউটিংয়ের জন্য একটি মৌলিক লাইব্রেরি। এটি এই অ্যারেগুলিতে কাজ করার জন্য গাণিতিক ফাংশনগুলির একটি সংগ্রহ সহ বৃহৎ, বহুমাত্রিক অ্যারে এবং ম্যাট্রিক্সের জন্য সমর্থন প্রদান করে। যাইহোক, NumPy প্রাথমিকভাবে CPU কম্পিউটেশনের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যার মানে হল এটি একটি GPU-তে অপারেশন চালানোর জন্য অপ্টিমাইজ করা নাও হতে পারে।
অন্যদিকে, PyTorch বিশেষভাবে ডিপ লার্নিং অ্যাপ্লিকেশানের জন্য তৈরি করা হয়েছে এবং CPU এবং GPUs উভয় ক্ষেত্রেই কম্পিউটেশন চালানোর জন্য সমর্থন প্রদান করে। PyTorch বিস্তৃত সরঞ্জাম এবং কার্যকারিতা অফার করে যা বিশেষভাবে গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি এবং প্রশিক্ষণের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এর মধ্যে রয়েছে গতিশীল গণনা গ্রাফের সাথে স্বয়ংক্রিয় পার্থক্য, যা দক্ষতার সাথে নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
GPU-তে কম্পিউটেশন চালানোর ক্ষেত্রে, PyTorch-এ CUDA-এর জন্য অন্তর্নির্মিত সমর্থন রয়েছে, যা NVIDIA দ্বারা তৈরি একটি সমান্তরাল কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম এবং অ্যাপ্লিকেশন প্রোগ্রামিং ইন্টারফেস মডেল। এটি PyTorch-কে কম্পিউটেশনকে ত্বরান্বিত করার জন্য GPU-এর শক্তি ব্যবহার করতে দেয়, যা ভারী ম্যাট্রিক্স ক্রিয়াকলাপ জড়িত গভীর শিক্ষার কাজগুলির জন্য NumPy-এর থেকে অনেক দ্রুততর করে তোলে।
উপরন্তু, PyTorch একটি উচ্চ-স্তরের নিউরাল নেটওয়ার্ক লাইব্রেরি প্রদান করে যা পূর্ব-নির্মিত স্তর, অ্যাক্টিভেশন ফাংশন, লস ফাংশন এবং অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম প্রদান করে। এটি বিকাশকারীদের জন্য স্ক্র্যাচ থেকে সবকিছু বাস্তবায়ন না করে জটিল নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি এবং প্রশিক্ষণ দেওয়া সহজ করে তোলে।
যদিও NumPy এবং PyTorch সংখ্যাসূচক কম্পিউটিং ক্ষমতার ক্ষেত্রে কিছু মিল শেয়ার করে, PyTorch যখন গভীর শিক্ষার অ্যাপ্লিকেশনের ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য সুবিধা প্রদান করে, বিশেষ করে একটি GPU-তে গণনা চালানো এবং স্নায়ু নেটওয়ার্ক তৈরি এবং প্রশিক্ষণের জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা অতিরিক্ত কার্যকারিতা প্রদান করে।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং:
- যদি কেউ একটি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কে রঙিন চিত্রগুলিকে চিনতে চায়, তবে ধূসর স্কেলের চিত্রগুলি পুনরায় চিহ্নিত করার সময় কি অন্য একটি মাত্রা যোগ করতে হবে?
- অ্যাক্টিভেশন ফাংশনটি কি মস্তিষ্কের একটি নিউরনকে ফায়ারিংয়ের সাথে অনুকরণ করার জন্য বিবেচনা করা যেতে পারে বা না?
- নমুনার বাইরের ক্ষতি কি একটি বৈধতা ক্ষতি?
- একটি PyTorch চালিত নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল বা matplotlib ব্যবহারিক বিশ্লেষণের জন্য একটি টেনসর বোর্ড ব্যবহার করা উচিত?
- PyTorch কে কিছু অতিরিক্ত ফাংশন সহ একটি GPU তে চলমান NumPy এর সাথে তুলনা করা যেতে পারে?
- এই প্রস্তাবটি কি সত্য নাকি মিথ্যা "একটি শ্রেণীবিভাগ নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য ফলাফলটি ক্লাসের মধ্যে একটি সম্ভাব্যতা বন্টন হওয়া উচিত।"
- পাইটর্চে একাধিক জিপিইউতে গভীর শিক্ষার নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল চালানো কি খুব সহজ প্রক্রিয়া?
- একটি নিয়মিত নিউরাল নেটওয়ার্ককে কি প্রায় 30 বিলিয়ন ভেরিয়েবলের একটি ফাংশনের সাথে তুলনা করা যেতে পারে?
- সবচেয়ে বড় কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক কি তৈরি?
- যদি ইনপুটটি নাম্পি অ্যারে সংরক্ষণকারী হিটম্যাপের তালিকা হয় যা ViTPose-এর আউটপুট এবং প্রতিটি নম্পি ফাইলের আকার [1, 17, 64, 48] শরীরের 17টি মূল পয়েন্টের সাথে সম্পর্কিত হয়, কোন অ্যালগরিদম ব্যবহার করা যেতে পারে?
Python এবং PyTorch এর সাথে EITC/AI/DLPP ডিপ লার্নিং-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন