서론
본격적으로 머신러닝, 딥러닝을 학습하기에 앞서, 간편한 딥러닝 API인 PyTorch에 대해 알아볼 것이다.
간편한 사용성과 강력한 커뮤니티, 그리고 생태계의 활발한 지원 등 장점이 많은 API이며, 이후 포스팅은 모두 PyTorch 기반으로 작성 예정이다.
PyTorch
- PyTorch는 간편한 딥러닝 API를 제공하며, 머신러닝 알고리즘을 구현하고 실행하기 위한 확장성이 뛰어난 멀티플랫폼 프로그래밍 인터페이스
- PyTorch는 사용자 친화성을 강조하고 복잡한 작업도 쉽게 처리할 수 있도록 개발되어, 학계와 산업계의 많은 머신러닝 연구자들과 실무자들이 딥러닝 솔루션을 개발하기 위해 PyTorch를사용하고 있음
출처: Raschka, S., Liu, Y. & Mirjalili, V. (2022). Machine learning with PyTorch and scikit-learn. Birmingham: Packt.
PyTorch vs TensorFlow(2023)
차이점
| 항목 | PyTorch | TensorFlow |
|---|---|---|
| 디자인 철학 | Imperative Programming (Define-by-Run) | Declarative Programming (Define-and-Run) |
| 그래프 생성 | 동적 계산 그래프 | 정적 계산 그래프 |
| 디버깅 | Pythonic하며, 디버깅이 상대적으로 쉬움 | 복잡함 |
| 커뮤니티 | 연구용 프로젝트 및 논문에 주로 사용 | 연구와 상용 애플리케이션 모두에서 널리 사용 |
Hugging Face의 모델 사용 비중
학계 논문의 모델 사용 비중
출처: PyTorch vs TensorFlow in 2023. https://www.assemblyai.com/blog/PyTorch-vs-tensorflow-in-2023/
결론
PyTorch는 간편한 딥러닝 API를 제공하며, 머신러닝 알고리즘을 구현하고 실행하기 위한 멀티플랫폼 프로그래밍 인터페이스이다.
이 플랫폼은 다양한 규모의 프로젝트에 적응할 수 있으며, Windows, macOS, Linux 등 여러 환경에서 사용 가능하다.
PyTorch 사용의 장점으로는 간편한 사용성과 강력한 커뮤니티, 그리고 생태계의 활발한 지원이 있다.
또한, 동적 계산 그래프 환경을 제공하여 연산을 즉시 평가하고 값을 반환할 수 있는 점에서 TensorFlow의 초기 버전과 차별화된다.
마지막으로 고성능과 효율성을 위해 GPU 지원을 통해 연산 속도를 향상시키고, 다양한 모델 구현체를 통해 풍부한 리소스를 제공한다.
