питатель против автограда. numpy

Question

В чем большие различия между pytorch и numpy, в частности, пакетом autograd. numpy? (поскольку они оба могут автоматически вычислить градиент для вас.) Я знаю, что pytorch может перемещать тензоры на GPU, но разве это единственная причина выбрать pytorch вместо numpy? Хотя pytorch хорошо известен своим глубоким обучением, очевидно, что его можно использовать практически для любого алгоритма машинного обучения, его структура nn.Module очень гибкая, и нам не нужно ограничиваться нейронными сетями. (хотя я никогда не видел модели нейронной сети, написанной на numpy). Так что мне интересно, какая самая большая разница между pytorch и numpy.

Answer 1

• 1000 * Загрузчики данных / манипуляторы, включая асинхронная предварительная выборка Оптимизаторы Предопределенные / предварительно обученные модели (может сэкономить много времени) ...

Но как вы сказали, что он построен на глубоком / машинном обучении, так что это то, что он хорошо, в то время как numpy (вместе с scipy) является гораздо более общим и может использоваться для решения большого круга других инженерных проблем (возможно, с использованием методов, которые не в моде на данный момент).