2022년 기준
- 보통 TensorFlow는 산업용, PyTorch는 연구용 이라고 얘기하지만 이건 옛날 정보에 기반한 이야기
- 실용적인 고려사항 : 보통 3가지 비교로 귀결
ㅤ1. 모델가용성 : 공개적으로 사용할 수 있는 모델이 얼마나 많은가
ㅤ2. 배포인프라 : 얼마나 효율적으로 배포가 가능한가
ㅤ3. 에코시스템 : 다양한 환경/하드웨어
=> 1. 모델 가용성 면에서는 PyTorch가 시장을 장악
=> 2. 배포관점에서는 TensorFlow 가 더 뛰어남
=> 3. TensorFlow가 에코시스템 은 더 뛰어남
그럼 둘 중에 뭘써야 할까 ?
-
해당 산업에 있다면, 어떤 인더스트리에 있는지에 따라 선택이 다를 수 있음 (원문에 쉬운 선택을 위한 플로우 차트 제공)
ㅤ→ 산업 환경에서 딥러닝을 쓴다면 이미 TensorFlow를 쓰고 있을 것이고 그대로 가도 됨
ㅤ→ TorchServe 때문에 PyTorch도 고려해 볼 수는 있음
ㅤ→ 모바일 이라면 PyTorch Live 이용, 오디오/비디오 입력이라면 TensorFlow를
ㅤ→ IoT에서 AI를 사용한다면 TensorFlow Lite + Coral -
커리어 변경을 한다면 ?
ㅤ→ PyTorch / TensorFlow 둘 다 좋은 옵션
ㅤ→ 더 사용하기 쉬운 것을 선택할 것
ㅤ→ 특정한 프레임워크에 귀속되지 않는 다면 업계에서 표준으로 사용되는 TensorFlow 가 나을 것
ㅤ→ 구인/구직 시에 TensorFlow 쪽이 더 나았음 -
취미로 딥러닝을 한다면?
ㅤ→ 뭘 하려는지에 따라 다르지만, 기본적으로 PyTorch가 나음 -
딥러닝 완전 초보자라면 ?
ㅤ→ Keras 로 시작하는 것을 추천
ㅤ→ Python 네이티브와 비슷한 환경을 찾는다면 PyTorch, 특히 PyTorch Lightning
정지호