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. 2 PyTorch ориентирован на этот подвид машинного обучения, при котором используются многослойные обучаемые модели и нейронные сети. 2
• Динамические вычисления. 12 PyTorch динамически пересчитывает граф вычислений «на лету», что позволяет строить гибкие и интерактивные модели. 12
• Поддержка технологии CUDA. 2 Она позволяет запускать вычисления и на процессоре, и на видеокарте. 2
• Автоматическое дифференцирование. 25 Этот метод особенно эффективен при построении нейронных сетей, поскольку позволяет экономить время на одной эпохе. 5
• Гибкость и контроль. 1 PyTorch предлагает детальный контроль над вычислениями и широкие возможности отладки. 1
• Богатая экосистема. 1 В неё входят библиотеки, такие как torchvision, torchaudio и torchtext, которые специализированы для разных типов данных и могут значительно сократить время разработки. 1

При этом проекты на NumPy легко конвертировать в формат PyTorch и наоборот, так как тензоры и другие сущности в этих двух инструментах похожи структурой. 2