PyTorch vs TensorFlow

 

딥러닝 프로젝트를 하다 보면 PyTorch와 TensorFlow 중 어떤 프레임워크를 써야 할지 항상 고민된다. 

부트캠프에서는 TensorFlow로만 배웠었는데 논문 코드나 딥러닝 온라인 강의는 대부분 PyTorch로 구현된 것이 많아서 이참에 두 프레임워크에 대해 정리해 보기로 했다.

 

 

이미지 출처: https://www.geeksforgeeks.org/pytorch-v-s-tensorflow/

 

 

 

• 프레임워크 선택 시, 보통 3가지 고려사항을 비교
  • 1) 모델가용성: 공개적으로 사용할 수 있는 모델이 얼마나 많은지
  • 2) 배포인프라: 얼마나 효율적으로 배포 가능한지
  • 3) 에코시스템: 다양한 환경/하드웨어

 

• 모델가용성 면에서는 PyTorch가 시장을 장악하고 있음
• 배포관점에서는 TensorFlow가 더 뛰어남
• 에코시스템 면에서도 TensorFlow가 더 뛰어남

 

• 각자의 상황에 따라 추천하는 프레임워크
  • 실무자 -> 도메인에 따라 선택
  • 연구자 -> PyTorch
  • 교수 -> 머신러닝 엔지니어를 배출하려면 TensorFlow / 딥러닝에 대한 이해를 위해서라면 PyTorch
  • 커리어 전환 -> 둘 다 좋은 옵션이지만 업계에서 표준으로 사용되고 구인/구직 시 더 나은 쪽은 TensorFlow
  • 취미 -> PyTorch
  • 딥러닝 초보 -> Keras로 시작하는 것을 추천, 파이썬 네이티브와 비슷한 환경은 PyTorch

 

 

원문에서 '보통 TensorFlow는 산업용, PyTorch는 연구용이라고 얘기하지만 이건 옛날 정보에 기반한 이야기'라고 하지만 

정리해 보니 아직 공부와 연구 목적이라면 PyTorch / 실무에서는 TensorFlow가 많이 쓰이는 듯하다!

 

 

 

 

 

https://news.hada.io/topic?id=5578

2022년 PyTorch 와 TensorFlow 비교 | GeekNews