PyTorch နှင့် TensorFlow တို့သည် ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် သိသာထင်ရှားသော ဆွဲငင်အားရရှိထားသော ရေပန်းစားနက်နဲသောသင်ယူမှုစာကြည့်တိုက်နှစ်ခုဖြစ်သည်။ စာကြည့်တိုက်နှစ်ခုလုံးသည် နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက်များကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် အစွမ်းထက်သောကိရိယာများကို ပေးစွမ်းသော်လည်း ၎င်းတို့သည် အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုနှင့် မြန်နှုန်းသတ်မှတ်ချက်များ ကွဲပြားသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ဤကွဲပြားမှုများကို အသေးစိတ်လေ့လာပါမည်။
အသုံးပြုရလွယ်ကူခြင်း -
PyTorch ကို TensorFlow နှင့် နှိုင်းယှဉ်လျှင် ပိုမိုအသုံးပြုရလွယ်ကူပြီး လေ့လာရလွယ်ကူသည်ဟု ယူဆလေ့ရှိသည်။ ၎င်းအတွက် အဓိကအကြောင်းရင်းများထဲမှတစ်ခုမှာ အသုံးပြုသူများသည် ကွန်ရက်တည်ဆောက်ပုံကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ သတ်မှတ်ပြင်ဆင်နိုင်စေသည့် ၎င်း၏ တက်ကြွသောတွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဂရပ်ဖ်ဖြစ်သည်။ ဤပြောင်းလဲနေသောသဘောသဘာဝသည် မတူညီသောကွန်ရက်ဖွဲ့စည်းပုံများနှင့်အတူ အမှားရှာရန်နှင့် စမ်းသပ်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ ထို့အပြင်၊ PyTorch သည် Python ပရိုဂရမ်းမင်းနှင့် ရင်းနှီးပြီးသား developer များအတွက် ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်ပြီး Pytonic syntax ကို အသုံးပြုထားသည်။
ယင်းကို သရုပ်ဖော်ရန်၊ PyTorch တွင် ရိုးရှင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်ကို တည်ဆောက်ခြင်း၏ ဥပမာတစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ကြပါစို့။
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)
ဆန့်ကျင်ဘက်အနေနှင့်၊ TensorFlow သည် အသုံးပြုသူများသည် ကွန်ရက်တည်ဆောက်ပုံကို ရှေ့တွင်သတ်မှတ်ပြီး ဆက်ရှင်တစ်ခုအတွင်း ၎င်းကိုလုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သည့် တည်ငြိမ်သောတွက်ချက်မှုဆိုင်ရာဂရပ်ကို အသုံးပြုသည်။ ဂရပ်ကိုသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ၎င်းကိုလုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် သီးခြားအဆင့်များပါ၀င်သောကြောင့် ၎င်းသည် စတင်သူများအတွက် ပို၍ခက်ခဲနိုင်သည်။
မြန်နှုန်း:
အရှိန်နှင့် ပတ်သက်လာလျှင် TensorFlow သည် ၎င်း၏ စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားသော စွမ်းရည်များကြောင့် အစဉ်အလာအားဖြင့် နာမည်ကြီးခဲ့သည်။ ၎င်းသည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံများ၏ လုပ်ဆောင်မှုအမြန်နှုန်းကို သိသာထင်ရှားစွာ မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည့် ဂရပ်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ (JIT) စုစည်းခြင်းကဲ့သို့သော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာအမျိုးမျိုးကို ပေးဆောင်ပါသည်။
သို့သော်၊ PyTorch သည် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း သိသာထင်ရှားသော ခြေလှမ်းများ ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ TorchScript compiler ၏နိဒါန်းနှင့် XLA (Accelerated Linear Algebra) စာကြည့်တိုက်ကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် PyTorch သည် အရှိန်အဟုန်အရ ပြိုင်ဆိုင်မှုပိုရှိလာပါသည်။ ဤပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်မှုများသည် CPU နှင့် GPU နှစ်ခုလုံးတွင် PyTorch မော်ဒယ်များကို ထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။
ထို့အပြင်၊ PyTorch သည် သုံးစွဲသူများအား ရောစပ်တိကျမှု လေ့ကျင့်မှုကို ချောမွေ့စွာ အသုံးချနိုင်စေမည့် "Automatic Mixed Precision" (AMP) ဟုခေါ်သော အင်္ဂါရပ်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤနည်းပညာသည် လိုချင်သောတိကျမှုအဆင့်ကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် အချို့သောတွက်ချက်မှုများအတွက် တိကျသောဒေတာအမျိုးအစားများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် လေ့ကျင့်ရေးအမြန်နှုန်းကို ပိုမိုမြှင့်တင်နိုင်သည်။
PyTorch နှင့် TensorFlow သည် အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုနှင့် မြန်နှုန်းသတ်မှတ်ချက်များတွင် ကွဲပြားသည်။ PyTorch သည် ၎င်း၏ တက်ကြွသော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဂရပ်ဖစ်နှင့် အလိုလိုသိသာသော အထားအသိုကြောင့် ပိုမိုအသုံးပြုရလွယ်ကူသည်ဟု ယူဆလေ့ရှိသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ TensorFlow သည် မြင့်မားသောစွမ်းဆောင်ရည်များနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာများကို ကျယ်ပြန့်စွာပေးဆောင်သည်။ အဆုံးစွန်အားဖြင့်၊ PyTorch နှင့် TensorFlow အကြားရွေးချယ်မှုသည် ပရောဂျက်၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များနှင့် စာကြည့်တိုက်တစ်ခုစီနှင့် အသုံးပြုသူ၏ရင်းနှီးမှုအပေါ် မူတည်ပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch:
- အကယ်၍ လူတစ်ဦးသည် ပုံမှန်မဟုတ်သော ကွန်ရက်တစ်ခုရှိ အရောင်ပုံရိပ်များကို မှတ်မိလိုပါက၊ မီးခိုးရောင်စကေးပုံများကို အသိအမှတ်ပြုသည့်အခါတွင် အခြားအတိုင်းအတာတစ်ခု ထပ်ထည့်ရမည်နည်း။
- လှုံ့ဆော်မှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို ပစ်ခတ်ခြင်းဖြင့် ဦးနှောက်အတွင်းရှိ နျူရွန်တစ်ခုကို အတုယူရန် စဉ်းစားနိုင်သည် သို့မဟုတ် မလုပ်ဆောင်နိုင်ပါ။
- အပိုလုပ်ဆောင်ချက်အချို့ပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် PyTorch ကို NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
- နမူနာမဟုတ်သော ဆုံးရှုံးမှုသည် အတည်ပြုခြင်း ဆုံးရှုံးမှုဖြစ်ပါသလား။
- PyTorch run neural network model သို့မဟုတ် matplotlib ကိုလက်တွေ့ကျသောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် tensor board ကိုအသုံးပြုသင့်ပါသလား။
- PyTorch သည် အပိုလုပ်ဆောင်ချက်အချို့ပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
- ဤအဆိုပြုချက်သည် မှန်သည်လော သို့မဟုတ် မှားသလား "ခွဲခြားခြင်းအာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုအတွက် ရလဒ်သည် အတန်းများကြားတွင် ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုတစ်ခု ဖြစ်သင့်သည်။"
- PyTorch ရှိ GPU အများအပြားတွင် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူနိုင်သော အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံကို လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် အလွန်ရိုးရှင်းသော လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလား။
- ပုံမှန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုသည် ဘီလီယံ 30 နီးပါးရှိသော variables လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
- အကြီးမားဆုံး convolutional neural network က ဘာကို ဖန်တီးတာလဲ။