딥러닝(Deep Learning)을 해 보신 분들이면 누구나 다 안다는, 딥러닝 프레임워크의 대표적인 도구인 파이토치(PyTorch)와 텐서플로우(Tensorflow).

파이토치와 텐서플로우 비교기사 공유합니다😃

💌개요

• TensorFlow

  • Google Brain 팀이 개발한 오픈 소스

  • 엔드투엔드 플랫폼으로서 기본 산술 연산부터 신경망(neural network) 배포까지 모든 것을 제공

  • CPU, GPU, TPU 및 모바일 장치와 같은 플랫폼과의 호환 가능

  • Google, Uber, Microsoft은 TensorFlow를 자사 운영환경에 도입

• PyTorch

  • 2016년에 출시

  • Python 방식의 디자인 접근 방식과 동적 계산 그래프 덕분에 연구 커뮤니티에서 가장 많이 사용하는 도구

  • 주로 C++로 개발되어 효율성이 뛰어나며 Tesla Autopilot 및 Uber의 Pyro와 같은 플랫폼에 채택

💌장점

• TensorFlow

  • 풍부한 에코시스템: 포괄적인 라이브러리 및 도구 제공

  • 다양성(Versatility): 호환성은 C++, JavaScript, Python을 포함한 다양한 언어로 확장 가능

  • TensorBoard: 신경망 검사 및 디버깅을 단순화하는 시각화 제공

• PyTorch

  • 사용자 중심: Python 중심 특성으로 인해 Python 코드와의 원활한 통합이 보장

  • 동적 계산 그래프: PyTorch의 동적 계산 그래프 지원을 통해 모델을 실시간으로 조정 가능

  • 간편한 다중 GPU 지원

💌트렌드 분석

• 초기에는 Tensorflow가 선풍적인 인기를 얻었음

• PyTorch의 유연한 기능이 부각되고 더 많은 리소스 지원이 가능해 지면서 사용자 수가 늘어남

• 최근에는 PyTorch와 TensorFlow 모두 각자의 영역으로 자리잡음

  • TensorFlow: 대규모 배포 및 산업군별 솔루션 사례 있음

  • PyTorch: 유연성을 중시하는 연구 분야에서 많이 사용

💌단점

• TensorFlow

  • 다양성은 강점이지만 일부에게는 어려울 수 있는 복잡성을 초래

  • 계산 그래프가 한번 설정되면 변경 작업이 간단하지 않음

  • 제한된 초기 GPU 언어 지원: 이전 TensorFlow 버전에는 GPU 및 언어 제약이 있었음

• PyTorch

  • 연구(research) 및 실험(experiment)에 유용하지만 운영 단계로의 전환이 어려움

  • 기본적으로 TensorBoard의 시각화 기능과는 차이가 있음

심층분석(Deep Dive) 비교는 아래에 있는 원본 기사 링크를 참조하세요. 감사합니다🙏

(정적 계산 그래프와 동적 계산 그래프, 배포 및 통합, 커뮤니티 지원 및 문서화, 향후 트렌드 및 로드맵, 선택 기준 등)

[Source Link] https://medium.com/@kaveh.kamali/pytorch-vs-tensorflow-the-battle-of-machine-learning-frameworks-908cc301f795