PyTorch နှင့် NumPy တို့သည် ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အသုံးများသော စာကြည့်တိုက်များဖြစ်ပြီး အထူးသဖြင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုအပလီကေးရှင်းများတွင် ဖြစ်သည်။ စာကြည့်တိုက်နှစ်ခုလုံးသည် ဂဏန်းတွက်ချက်မှုများအတွက် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပေးစွမ်းသော်လည်း၊ အထူးသဖြင့် GPU ပေါ်တွင် တွက်ချက်မှုများ လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ၎င်းတို့ ပေးဆောင်သည့် အပိုလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ပတ်သက်လာသောအခါ ၎င်းတို့ကြားတွင် သိသာထင်ရှားသော ကွာခြားချက်များရှိပါသည်။
NumPy သည် Python ရှိ ဂဏန်းတွက်ချက်ခြင်းအတွက် အခြေခံစာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကြီးမားသော၊ ဘက်စုံထောင့်စုံ arrays နှင့် matrices များအတွက် ပံ့ပိုးမှုပေးသည့်အပြင် အဆိုပါ arrays များပေါ်တွင်လည်ပတ်ရန်အတွက် သင်္ချာဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်ချက်များစုစည်းမှုနှင့်အတူ။ သို့သော်လည်း NumPy သည် CPU တွက်ချက်မှုများအတွက် အဓိကအားဖြင့် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး၊ ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းသည် GPU ပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်မှုများ လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်နိုင်မည်မဟုတ်ပေ။
အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ PyTorch သည် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုအပလီကေးရှင်းများအတွက် အထူးအံဝင်ခွင်ကျဖြစ်ပြီး CPU နှင့် GPU နှစ်ခုလုံးတွင် တွက်ချက်မှုများလုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အထောက်အပံ့ပေးပါသည်။ PyTorch သည် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် ကျယ်ပြန့်သောကိရိယာများနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ၎င်းတွင် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို ထိထိရောက်ရောက် လေ့ကျင့်ပေးရန်အတွက် အရေးကြီးသော ရွေ့လျားတွက်ချက်မှုဂရပ်များနှင့် အလိုအလျောက် ကွဲပြားခြင်း ပါဝင်သည်။
GPU ပေါ်တွင် တွက်ချက်မှုများ လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ပတ်သက်လာလျှင် NVIDIA မှ ဖန်တီးထားသည့် အပြိုင် ကွန်ပြူတာ ပလပ်ဖောင်းနှင့် အပလီကေးရှင်း ပရိုဂရမ်းမင်း အင်တာဖေ့စ် မော်ဒယ် ဖြစ်သည့် PyTorch သည် CUDA အတွက် built-in ပံ့ပိုးမှု ရှိသည်။ ၎င်းသည် PyTorch သည် ကြီးမားသော matrix လုပ်ဆောင်ချက်များပါ၀င်သည့် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် NumPy ထက် ပိုမိုမြန်ဆန်သော တွက်ချက်မှုများကို အရှိန်မြှင့်ရန်အတွက် GPU များ၏ ပါဝါကို လွှမ်းမိုးနိုင်စေပါသည်။
ထို့အပြင်၊ PyTorch သည် ကြိုတင်တည်ဆောက်ထားသော အလွှာများ၊ အသက်သွင်းခြင်း လုပ်ဆောင်ချက်များ၊ ဆုံးရှုံးမှု လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ထားသော အယ်လဂိုရီသမ်များကို ပေးဆောင်သည့် အဆင့်မြင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များ စာကြည့်တိုက်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ၎င်းသည် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအတွက် အရာအားလုံးကို အစမှစပြီး အကောင်အထည်မဖော်ဘဲ ရှုပ်ထွေးသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို တည်ဆောက်ရန်နှင့် လေ့ကျင့်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
NumPy နှင့် PyTorch သည် ကိန်းဂဏာန်းတွက်ချက်ခြင်းစွမ်းရည်များနှင့်ပတ်သက်၍ ဆင်တူယိုးမှားအချို့ကို မျှဝေထားသော်လည်း PyTorch သည် နက်ရှိုင်းသောသင်ကြားရေးအပလီကေးရှင်းများနှင့်ပတ်သက်လာလျှင် အထူးသဖြင့် GPU ပေါ်တွင် တွက်ချက်မှုများလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များတည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ရေးတို့အတွက် အထူးပြုလုပ်ထားသော အပိုလုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
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။
- 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။
- 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။