1. Introduction to PyTorch

ysw2946·2022년 5월 11일
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딥러닝 프레임워크는 많은 종류가 있지만, 지금은 facebook의 PyTorch와 Google의 Tensorflow가 많이 쓰인다.

  • keras , tensorflow , pytorch 비교

Computational Graph


  • 연산의 과정을 그래프로 표현

  • Define and Run → Tensorflow

    • 그래프를 먼저 정의 → 실행시점에 데이터 feed
  • Define by Run(Dynamic Computational Graph, DCG) → PyTorch

    • 실행을 하면서 그래프를 생성하는 방식

Pytorch


  • tf와의 가장 큰 차이점은 pytorch가 tf보다 디버깅하기에 더 편하다.
  • GPU를 잘 지원해주며, 좋은 API 와 community를 가진다
  • 사용하기 편한 장점이 가장 크다.
  • Numpy 구조를 가지는 Tensor 객체로 array 표현할 수 있으며, 자동미분(autograd)을 지원하여 DL 연산을 지원
  • 다양한 형태의 DL(Dataset, Multi-GPU 등)을 지원하는 함수와 모델을 지원한다

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