PyTorch သည် အပိုလုပ်ဆောင်ချက်များပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်နေသော NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ PyTorch သည် Facebook ၏ AI သုတေသနဓာတ်ခွဲခန်းမှ တီထွင်ထုတ်လုပ်ထားသော open-source machine learning library တစ်ခုဖြစ်ပြီး လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး သွက်လက်သော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဂရပ်ဖစ်ပုံစံကို ပံ့ပိုးပေးကာ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် အထူးသင့်လျော်ပါသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်မူ NumPy သည် Python တွင် သိပ္ပံနည်းကျတွက်ချက်ခြင်းအတွက် အခြေခံပက်ကေ့ချ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ ကြီးမားသောဘက်စုံ arrays နှင့် matrices များအတွက် အထောက်အပံ့ပေးကာ အဆိုပါ arrays များပေါ်တွင်လည်ပတ်ရန်အတွက် သင်္ချာဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်ချက်များစုစည်းမှုနှင့်အတူ။
PyTorch နှင့် NumPy အကြား အဓိကတူညီသည့်အချက်တစ်ခုမှာ ၎င်းတို့၏ array-based computation စွမ်းရည်ဖြစ်သည်။ စာကြည့်တိုက်နှစ်ခုလုံးသည် သုံးစွဲသူများအား ဘက်ပေါင်းစုံမှ ခင်းကျင်းထားသော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ထိရောက်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ NumPy အခင်းအကျင်းများနှင့် ဆင်တူသည့် PyTorch တင်းဆာများသည် သင်္ချာဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များစွာကို အသုံးပြု၍ အလွယ်တကူ ခြယ်လှယ်နိုင်ပြီး လည်ပတ်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ဤတူညီမှုသည် NumPy နှင့်ရင်းနှီးသောအသုံးပြုသူများအတွက် PyTorch သို့ချောမွေ့စွာကူးပြောင်းရန်ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
သို့သော်၊ NumPy ထက် PyTorch ပေးဆောင်သည့် အဓိကအားသာချက်မှာ အရှိန်မြှင့်နက်နဲသောသင်ယူမှုတွက်ချက်မှုများအတွက် GPUs များ၏ တွက်ချက်မှုစွမ်းအားကို လွှမ်းမိုးနိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ PyTorch သည် CPU တစ်ခုတည်းအသုံးပြုခြင်းထက် ပိုမိုမြန်ဆန်သောနက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားနိုင်စေရန် အသုံးပြုသူများအား သေတ္တာအတွင်းမှ GPU အရှိန်မြှင့်ခြင်းအတွက် ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤ GPU ပံ့ပိုးမှုသည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ရာတွင်ပါ၀င်သော ရှုပ်ထွေးသောတွက်ချက်မှုများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
ထို့အပြင်၊ PyTorch သည် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အထူးပြုလုပ်ထားသော အပိုလုပ်ဆောင်ချက်များကို မိတ်ဆက်ပေးပါသည်။ ၎င်းတွင် လေ့ကျင့်ရေးအာရုံကြောကွန်ရက်များအတွက် backpropagation ကို အကောင်အထည်ဖော်နိုင်စေသည့် ၎င်း၏ dynamic computation graph မှတဆင့် အလိုအလျောက်ကွဲပြားသည့်စွမ်းရည်များ ပါဝင်ပါသည်။ အသုံးပြုသူများသည် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်အတွက် gradient များကို ကိုယ်တိုင်တွက်ချက်ရန်မလိုအပ်သောကြောင့် ဤအင်္ဂါရပ်သည် ရှုပ်ထွေးသောအာရုံကြောကွန်ရက်ဗိသုကာများကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေသည်။
PyTorch ၏နောက်ထပ်ထင်ရှားသောအင်္ဂါရပ်မှာ ကွန်ပျူတာအမြင်အလုပ်များအတွက် TorchVision နှင့် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်မှုအတွက် TorchText ကဲ့သို့သော ရေပန်းစားနက်နဲသောသင်ကြားရေးစာကြည့်တိုက်များနှင့် မူဘောင်များနှင့် ချောမွေ့စွာပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဤပေါင်းစပ်မှုသည် အသုံးပြုသူများအား နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုအပလီကေးရှင်းများဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို အရှိန်မြှင့်ရန်အတွက် ကြိုတင်တည်ဆောက်ထားသော အစိတ်အပိုင်းများနှင့် မော်ဒယ်များကို အသုံးချနိုင်စေပါသည်။
ဆန့်ကျင်ဘက်အနေနှင့်၊ NumPy သည် array ခြယ်လှယ်ခြင်းနှင့် သင်္ချာဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များအတွက် ခိုင်မာသောအခြေခံအုတ်မြစ်ကို ပံ့ပိုးပေးသော်လည်း PyTorch ပေးဆောင်သော နက်နဲသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်သော အထူးပြုလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများ ကင်းမဲ့နေပါသည်။ NumPy သည် ကြီးမားသော နက်နဲသော သင်ယူမှုမော်ဒယ်များနှင့် ဒေတာအတွဲများနှင့် ဆက်ဆံရာတွင် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို ကန့်သတ်ထားနိုင်သည့် တွက်ချက်မှုများအတွက် GPU အရှိန်မြှင့်ခြင်းကို အခြေခံအားဖြင့် မပံ့ပိုးပါ။
PyTorch သည် အထူးသဖြင့် GPU-accelerated computations နှင့် neural network training အတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော နက်နဲသောသင်ယူနိုင်မှုစွမ်းရည်များဖြင့် NumPy ၏ တိုးချဲ့မှုတစ်ခုအဖြစ် ယူဆနိုင်သည်။ စာကြည့်တိုက်နှစ်ခုစလုံးသည် array-based computations များတွင် ဆင်တူယိုးမှားများ မျှဝေကြသော်လည်း PyTorch သည် နက်နဲသော သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများနှင့် ၎င်း၏အဆင့်မြင့်အင်္ဂါရပ်များကို အာရုံစိုက်ခြင်းသည် ဥာဏ်ရည်တုနှင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် လုပ်ဆောင်နေသော သုတေသီများနှင့် လက်တွေ့လုပ်ဆောင်သူများအတွက် ဦးစားပေးရွေးချယ်မှုဖြစ်စေသည်။
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။
- 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။
- ထည့်သွင်းမှုသည် ViTPose ၏အထွက်ဖြစ်သည့် အပူမြေပုံကို သိမ်းဆည်းသည့် numpy arrays စာရင်းဖြစ်ပြီး numpy ဖိုင်တစ်ခုစီ၏ပုံသဏ္ဍာန်သည် [1, 17, 64, 48] သည် ကိုယ်ခန္ဓာအတွင်းရှိ အဓိကအချက် 17 ချက်နှင့် သက်ဆိုင်ပါက၊ မည်သည့် algorithm ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။