PyTorch اور NumPy دونوں مصنوعی ذہانت کے میدان میں، خاص طور پر گہری سیکھنے کی ایپلی کیشنز میں وسیع پیمانے پر استعمال ہونے والی لائبریریاں ہیں۔ جب کہ دونوں لائبریریاں عددی کمپیوٹیشنز کے لیے فنکشنلٹیز پیش کرتی ہیں، ان کے درمیان نمایاں فرق موجود ہیں، خاص طور پر جب بات GPU پر کمپیوٹیشن چلانے اور ان کے فراہم کردہ اضافی فنکشنز کی ہو۔
NumPy Python میں عددی کمپیوٹنگ کے لیے ایک بنیادی لائبریری ہے۔ یہ بڑی، کثیر جہتی صفوں اور میٹرکس کے لیے معاونت فراہم کرتا ہے، اس کے ساتھ ساتھ ان صفوں پر کام کرنے کے لیے ریاضی کے افعال کے مجموعے کے ساتھ۔ تاہم، NumPy بنیادی طور پر CPU کمپیوٹیشنز کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جس کا مطلب ہے کہ اسے GPU پر آپریشنز چلانے کے لیے بہتر نہیں بنایا جا سکتا ہے۔
دوسری طرف، PyTorch خاص طور پر گہری سیکھنے کی ایپلی کیشنز کے لیے تیار کیا گیا ہے اور CPUs اور GPUs دونوں پر کمپیوٹیشن چلانے کے لیے معاونت فراہم کرتا ہے۔ PyTorch ٹولز اور افعال کی ایک وسیع رینج پیش کرتا ہے جو خاص طور پر گہرے نیورل نیٹ ورکس کی تعمیر اور تربیت کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں۔ اس میں ڈائنامک کمپیوٹیشن گرافس کے ساتھ خودکار تفریق شامل ہے، جو نیورل نیٹ ورکس کو موثر طریقے سے تربیت دینے کے لیے بہت ضروری ہے۔
جب GPU پر کمپیوٹیشن چلانے کی بات آتی ہے، تو PyTorch کے پاس CUDA کے لیے بلٹ ان سپورٹ موجود ہے، جو کہ NVIDIA کے ذریعے تخلیق کردہ ایک متوازی کمپیوٹنگ پلیٹ فارم اور ایپلیکیشن پروگرامنگ انٹرفیس ماڈل ہے۔ یہ PyTorch کو کمپیوٹنگ کو تیز کرنے کے لیے GPUs کی طاقت کا فائدہ اٹھانے کی اجازت دیتا ہے، جس سے یہ گہرے سیکھنے کے کاموں کے لیے NumPy سے کہیں زیادہ تیز ہوتا ہے جن میں میٹرکس کے بھاری آپریشن شامل ہوتے ہیں۔
مزید برآں، PyTorch ایک اعلیٰ سطحی عصبی نیٹ ورک لائبریری فراہم کرتا ہے جو پہلے سے بنی ہوئی تہوں، ایکٹیویشن فنکشنز، نقصان کے افعال، اور اصلاحی الگورتھم پیش کرتا ہے۔ اس سے ڈیولپرز کے لیے ہر چیز کو شروع سے لاگو کیے بغیر پیچیدہ عصبی نیٹ ورکس کی تعمیر اور تربیت کرنا آسان ہو جاتا ہے۔
جبکہ NumPy اور PyTorch عددی کمپیوٹنگ کی صلاحیتوں کے لحاظ سے کچھ مماثلتوں کا اشتراک کرتے ہیں، PyTorch اہم فوائد پیش کرتا ہے جب بات گہری سیکھنے کی ایپلی کیشنز کی ہو، خاص طور پر GPU پر کمپیوٹیشن چلانا اور نیورل نیٹ ورکس کی تعمیر اور تربیت کے لیے خاص طور پر ڈیزائن کردہ اضافی افعال فراہم کرنا۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات ای آئی ٹی سی/اے آئی/ڈی ایل پی پی گہرائی سے سیکھنے کے ساتھ ازگر اور پائٹورچ:
- اگر کوئی تصوراتی اعصابی نیٹ ورک پر رنگین تصویروں کو پہچاننا چاہتا ہے، تو کیا گرے اسکیل امیجز کو ریگونائز کرتے وقت ایک اور جہت کا اضافہ کرنا ہوگا؟
- کیا ایکٹیویشن فنکشن کو دماغ میں نیوران کی نقل کرنے کے لیے سمجھا جا سکتا ہے یا تو فائرنگ کے ساتھ؟
- کیا نمونے سے باہر ہونے والا نقصان توثیق کا نقصان ہے؟
- کیا کسی کو PyTorch چلانے والے نیورل نیٹ ورک ماڈل کے عملی تجزیہ کے لیے ٹینسر بورڈ استعمال کرنا چاہیے یا میٹ پلوٹلیب کافی ہے؟
- کیا PyTorch کا موازنہ کچھ اضافی افعال کے ساتھ GPU پر چلنے والے NumPy سے کیا جا سکتا ہے؟
- یہ تجویز درست ہے یا غلط
- کیا PyTorch میں ایک سے زیادہ GPUs پر ڈیپ لرننگ نیورل نیٹ ورک ماڈل چلانا بہت آسان عمل ہے؟
- کیا ایک باقاعدہ نیورل نیٹ ورک کا تقابل تقریباً 30 بلین متغیرات کے فنکشن سے کیا جا سکتا ہے؟
- سب سے بڑا convolutional عصبی نیٹ ورک کیا ہے؟
- اگر ان پٹ ہیٹ میپ کو ذخیرہ کرنے والے numpy arrays کی فہرست ہے جو ViTPose کا آؤٹ پٹ ہے اور ہر numpy فائل کی شکل [1, 17, 64, 48] باڈی کے 17 کلیدی پوائنٹس کے مطابق ہے، تو کون سا الگورتھم استعمال کیا جا سکتا ہے؟
مزید سوالات اور جوابات EITC/AI/DLPP ڈیپ لرننگ کے ساتھ Python اور PyTorch میں دیکھیں