PyTorch란?
- 딥러닝 모델 구축을 위한 오픈소스 프레임워크
- 2016년 9월 FAIR(Facebook AI Research)에서 출시
- 유연성과 사용 편의성 등의 이점으로 현재 딥러닝 연구 및 개발 분야에서 선호도가 (가장) 높은 프레임워크
특장점
- Python 기반의 직관적인 API 제공으로 학습 및 개발이 용이
- 실행 시 그래프를 동적으로 생성해 빠른 프로토타이핑과 실험이 가능
- NVIDIA CUDA 지원으로 GPU를 활용한 고속 연산이 가능
- 모듈형 설계로 커스텀 레이어 및 함수를 자유롭게 추가할 수 있어 확장성이 뛰어남
- 다양한 딥러닝 모델, 데이터셋, 예제 등을 제공하는 강력한 커뮤니티 보유
- Google Colab 등의 클라우드 환경에서 쉽게 사용 가능
사용 현황
사용 기업
국내외의 다양한 기업이 PyTorch를 주로 사용하고 있음.
점유율
- 2018년까지는 TensorFlow가 가장 높은 점유율을 보였지만, 2019년부터 현재까지는 PyTorch가 명실상부 1대장이다.
- 눈여겨볼 점은 HuggingFace 상위 30개 모델의 대부분 PyTorch와 TensorFlow를 모두 적용하려 노력한다는 것.
PyTorch vs Tensorflow
- 가장 큰 차이는 PyTorch는 동적 그래프를, TensorFlow는 정적 그래프를 사용한다는 것이었음.
- 다만 TensorFlow도 2.0 부터 동적 그래프 방식을 사용함.
3줄 요약
- PyTorch는 유연성과 사용 편의성이 뛰어난 딥러닝 프레임워크임.
- Tensorflow와 달리 동적 그래프 방식을 채택해 빠른 프로토타이핑과 실험을 지원함.
- 학계와 산업계에서 널리 사용되며, 다양한 분야에서 우수한 성능을 보이고 있음.
Outro
설치 방법
Local 설치 (Colab에서는 설치 없이 import torch로 불러올 수 있다.)
더 읽어볼 것
참고 자료
NLP 일짱이 되겠다.