Почему PyTorch считается более мощным инструментом для машинного обучения по сравнению с NumPy?

PyTorch считается более мощным инструментом для машинного обучения по сравнению с NumPy по нескольким причинам:

• Поддержка глубокого обучения. blog.skillfactory.ru PyTorch ориентирован на этот подвид машинного обучения, при котором используются многослойные обучаемые модели и нейронные сети. blog.skillfactory.ru
• Динамические вычисления. www.saashub.com blog.skillfactory.ru PyTorch динамически пересчитывает граф вычислений «на лету», что позволяет строить гибкие и интерактивные модели. www.saashub.com blog.skillfactory.ru
• Поддержка технологии CUDA. blog.skillfactory.ru Она позволяет запускать вычисления и на процессоре, и на видеокарте. blog.skillfactory.ru
• Автоматическое дифференцирование. blog.skillfactory.ru distrland.blogspot.com Этот метод особенно эффективен при построении нейронных сетей, поскольку позволяет экономить время на одной эпохе. distrland.blogspot.com
• Гибкость и контроль. www.saashub.com PyTorch предлагает детальный контроль над вычислениями и широкие возможности отладки. www.saashub.com
• Богатая экосистема. www.saashub.com В неё входят библиотеки, такие как torchvision, torchaudio и torchtext, которые специализированы для разных типов данных и могут значительно сократить время разработки. www.saashub.com

При этом проекты на NumPy легко конвертировать в формат PyTorch и наоборот, так как тензоры и другие сущности в этих двух инструментах похожи структурой. blog.skillfactory.ru