Преимущества тензоров PyTorch по сравнению с NumPy-массивами:

• Эффективность управления памятью. 1 Тензоры PyTorch более эффективны, особенно при работе с большими датасетами. 1 Они могут быть выделены на GPU, что позволяет быстрее выполнять вычисления. 1
• Широкий спектр операций. 1 Тензоры поддерживают множество операций, в том числе автоматическое дифференцирование, что важно для обучения нейронных сетей. 1
• Возможность работать с большими объёмами данных. 3 Например, при обучении нейронной сети на большом наборе изображений вычисления на GPU могут быть в 100 раз быстрее, чем на CPU. 3

Недостатки тензоров PyTorch:

• Более сложная кривая обучения. 4 Для простых задач PyTorch может быть избыточным. 4

Недостатки NumPy-массивов:

• Не поддерживают ускорение на GPU. 1 Массивы NumPy предназначены в основном для операций на CPU. 1

Выбор между тензорами PyTorch и NumPy-массивами зависит от конкретных требований задачи. 1