PyTorch와 Keras를 사용하여 두 가지
다른 컨볼루션 신경망(CNN)을 훈련시켜 보았기 때문에
두 라이브러리의 차이점을 이해하고 있다.
이번 글에는 PyTorch와 Keras의 차이점을 좀 더 자세히 설명하고,
두 라이브러리에 대한 이해를 강화하는 글이다.
TensorFlow와 Keras
Keras(2016)는 TensorFlow(2015) 위에 구축된 API로,
복잡한 TensorFlow 기능을 쉽게 사용할 수 있게 해준다.
TensorFlow 2.0은 2019년에 출시되어 Keras를 포함하고 있다.
PyTorch
PyTorch(2018)는 Facebook의 AI Research 팀에서 개발한 무료 및 오픈 소스 라이브러리
주로 Python에서 사용되며, 과학적 계산을 위해 numpy를
대체하고 GPU의 강력한 성능을 활용할 수 있다.
Keras와 PyTorch 비교
Keras는 간단하고 빠르게 구현할 수 있으며, 사용자 오류가 적다.
-> 빠른 프로토타이핑에 적합
Keras는 TensorFlow 위에서 동작
-> 가장많이 사용하는 TensorFlow를 지원하므로 배포가 용이
PyTorch는 연구 및 실험에서 더 많은 자유도를 제공
-> 더 많은 코드 지식이 필요하지만, 복잡한 모델을 구현할 때 유리
내용을 보면 직접 구현했을때 느낌과 비슷하다.
사용시기
PyTorch: 복잡한 신경망을 구현하거나, 최신 딥러닝 기술을 연구할 때 적합
-> Python에 능숙한 개발자에게 유리
Keras: 빠른 프로토타이핑이나 단순한 분류기를 만들 때 적합
-> 딥러닝에 대한 깊은 지식이 없어도 쉽게 사용 가능
인기와 지원
PyTorch는 연구 및 학계에서 빠르게 인기를 얻고 있으며, 많은 최신 연구 논문이 PyTorch를 사용하고 있다.
Keras와 TensorFlow는 여전히 많은 기업에서 사용되며, 다양한 기능과 도구를 제공하여 배포가 쉽다.
결론
아직도 Keras가 여전히 널리 사용되고 있지만,
앞으로는 AI의 고질적인 문제들을 해결하기 위해
복잡한 연결망을 구현해야한다.
그렇다면 연구의 자유도가 높은 PyTorch가
앞으로 채용 될 수 밖에없다.
실제로도 많은 기업들이 PyTorch가 표준화 되어가고 있다.
