딥러닝 프레임워크인 PyTorch와 TensorFlow를 비교해보세요.
1-1. PyTorch란?
pytorch는 Facebook에서 개발한 오픈소스 딥러닝 프레임워크로, 2017년 github를 통해 1.0 버전이 open-source로 공개되었다. 2018년~2019년부터 TensorFlow보다 PyTorch 선호도가 높아지며 연구/논문에서는 PyTorch의 사용률이 압도적이다.
🔗 PyTorch Github: https://github.com/pytorch/pytorch
1-2. PyTorch의 장단점
✅ PyTorch의 장점
- 사용하기 쉬움: Python 코드와 유사하며, Numpy와 유사한 텐서(Tensor) 연산을 지원한다.
- 동적 연산 그래프 지원: 연산을 실행할 때 그래프가 생성되고, 연산이 끝나면 사라진다. (그래프: 노드(Node)가 입력 → 연산 → 출력으로 연결되는 것
- 직관적인 GPU 지원: .to(device) 또는 .cuda()를 사용하여 쉽게 GPU 연산이 가능하다.
- 최신 커뮤니티&연구 반영: 최신 연구 논문 대부분이 PyTorch 기반으로 구현되어 있다.
❌ PyTorch의 단점
- 산업용 배포 기능 부족: 기업 및 대규모 서비스 배포에는 TensorFlow의 배포 툴(TF Serving, TFLite 등)이 더 다양하다.
- TPU 최적화 부족: TensorFlow 대비 Google TPU 지원이 상대적으로 약하다.
정리하자면, PyTorch는 연구 및 실험에 최적화된 프레임워크이며, 쉽고 직관적인 Python 문법 덕분에 널리 사용된다. 최근에는 PyTorch도 배포 기능을 개선하고 있어, 산업 환경에서도 점점 많이 사용되는 추세이다.
2-1. TensorFlow란?
TensorFlow는 Google Brain에서 개발한 오픈소스 딥러닝 프레임워크로, 2015년 github를 통해 1.0 버전이 open-source로 공개되었다. 초기에는 정적 연산 그래프 방식이었으나, TensorFlow 2.0(2019년)에 동적 연산 그래프를 도입하여 PyTorch와 유사한 방식으로 개선되었다.
🔗 TensorFlow Github: https://github.com/tensorflow/tensorflow
2-2. TensorFlow의 장단점
✅ TensorFlow의 장점
- 뛰어난 배포 환경 지원: TensorFlow Serving, TensorFlow Lite, TensorFlow.js 등 다양한 배포 시스템, 솔루션, 라이브러리를 지원한다.
- Google Ecosystem 최적화: TPU 지원 및 Google Cloud와의 높은 호환성을 보인다.
- 정적 & 동적 연산 그래프 지원: TensorFlow 2.x부터 동적 연산 그래프를 지원한다. 필요 시 @tf.function을 활용해 정적 그래프로 변환이 가능하다.
- 기업 및 대규모 서비스에 최적화: Google, Uber, NVIDIA 등 대기업이 주로 사용한다.
❌ TensorFlow의 단점
- 높은 사용 난이도: 여러 개의 API 스타일을 혼용하기 때문에 (TensorFlow 1.x와 2.x 버전이 섞임), PyTorch보다 직관성이 떨어진다.
- 복잡한 디버깅: → TensorFlow 2.x에서는 동적 연산 그래프가 도입되어 디버깅이 쉬워졌지만, 여전히 PyTorch만큼 직관적이지는 않다.
정리하자면, TensorFlow는 기업 및 대규모 서비스 배포에 강점이 있는 프레임워크이며, Google Cloud 및 TPU를 활용하는 데 최적화되어 있다.
개발 공부ᕦ(ò_óˇ)ᕤ