PyTorch اور TensorFlow دو مشہور گہری سیکھنے والی لائبریریاں ہیں جنہوں نے مصنوعی ذہانت کے میدان میں نمایاں کرشن حاصل کیا ہے۔ اگرچہ دونوں لائبریریاں گہرے عصبی نیٹ ورکس کی تعمیر اور تربیت کے لیے طاقتور ٹولز پیش کرتی ہیں، وہ استعمال میں آسانی اور رفتار کے لحاظ سے مختلف ہیں۔ اس جواب میں، ہم ان اختلافات کو تفصیل سے دیکھیں گے۔
استعمال میں آسانی:
TensorFlow کے مقابلے میں PyTorch کو اکثر زیادہ صارف دوست اور سیکھنا آسان سمجھا جاتا ہے۔ اس کی ایک اہم وجہ اس کا متحرک کمپیوٹیشنل گراف ہے، جو صارفین کو پرواز کے دوران نیٹ ورک کے فن تعمیر کی وضاحت اور اس میں ترمیم کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ متحرک نوعیت مختلف نیٹ ورک کنفیگریشنز کے ساتھ ڈیبگ اور تجربہ کرنا آسان بناتی ہے۔ مزید برآں، PyTorch ایک زیادہ بدیہی اور Pythonic نحو کا استعمال کرتا ہے، جو ڈیولپرز کے لیے آسان بناتا ہے جو Python پروگرامنگ سے پہلے سے واقف ہیں۔
اس کی وضاحت کے لیے، آئیے PyTorch میں ایک سادہ نیورل نیٹ ورک بنانے کی ایک مثال پر غور کریں:
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)
اس کے برعکس، TensorFlow ایک جامد کمپیوٹیشنل گراف کا استعمال کرتا ہے، جس کے لیے صارفین کو نیٹ ورک کے فن تعمیر کی پہلے سے وضاحت کرنے اور پھر اسے ایک سیشن کے اندر انجام دینے کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ شروعات کرنے والوں کے لیے زیادہ بوجھل ہو سکتا ہے، کیونکہ اس میں گراف کی وضاحت اور اسے چلانے کے لیے الگ الگ اقدامات شامل ہیں۔
رفتار:
جب رفتار کی بات آتی ہے تو TensorFlow روایتی طور پر اپنی اعلیٰ کارکردگی کی صلاحیتوں کے لیے جانا جاتا ہے۔ یہ مختلف قسم کی اصلاح کی تکنیک پیش کرتا ہے، جیسے گراف کی اصلاح اور جسٹ ان ٹائم (جے آئی ٹی) کی تالیف، جو گہرے سیکھنے کے ماڈلز پر عمل درآمد کی رفتار کو نمایاں طور پر بہتر بنا سکتی ہے۔
تاہم، PyTorch نے حالیہ برسوں میں اپنی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے اہم پیش رفت کی ہے۔ TorchScript کمپائلر کے متعارف ہونے اور XLA (Accelerated Linear Algebra) لائبریری کے انضمام کے ساتھ، PyTorch رفتار کے لحاظ سے زیادہ مسابقتی بن گیا ہے۔ یہ اصلاحات PyTorch ماڈلز کو CPUs اور GPUs دونوں پر مؤثر طریقے سے انجام دینے کی اجازت دیتی ہیں۔
مزید برآں، PyTorch "Automatic Mixed Precision" (AMP) کے نام سے ایک خصوصیت فراہم کرتا ہے، جو صارفین کو بغیر کسی رکاوٹ کے مخلوط صحت سے متعلق تربیت کا فائدہ اٹھانے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ تکنیک مطلوبہ سطح کی درستگی کو برقرار رکھتے ہوئے مخصوص کمپیوٹیشنز کے لیے کم درستگی والے ڈیٹا کی اقسام کا استعمال کرکے تربیت کی رفتار کو مزید بڑھا سکتی ہے۔
PyTorch اور TensorFlow استعمال میں آسانی اور رفتار کے لحاظ سے مختلف ہیں۔ PyTorch کو اکثر اس کے متحرک کمپیوٹیشنل گراف اور بدیہی نحو کی وجہ سے زیادہ صارف دوست سمجھا جاتا ہے۔ دوسری طرف، TensorFlow اعلی کارکردگی کی صلاحیتوں اور اصلاح کی تکنیکوں کی ایک وسیع رینج پیش کرتا ہے۔ بالآخر، PyTorch اور TensorFlow کے درمیان انتخاب کا انحصار پروجیکٹ کی مخصوص ضروریات اور ہر لائبریری سے صارف کی واقفیت پر ہوتا ہے۔
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 PyTorch کا موازنہ کچھ اضافی افعال کے ساتھ GPU پر چلنے والے NumPy سے کیا جا سکتا ہے؟
- 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؟
مزید سوالات اور جوابات EITC/AI/DLPP ڈیپ لرننگ کے ساتھ Python اور PyTorch میں دیکھیں