Python 딥러닝 패키지 종류

 

➢  딥러닝 패키지는 딥러닝 모델을 구현하고 학습시키기 위한 도구들을 제공함
➢  각 패키지는 고유한 장점과 단점을 가지고 있으며, 사용자의 필요에 따라 적합한 패키지를 선택하는 것이 중요
➢  대표적인 딥러닝 패키지로는 TensorFlow, PyTorch, JAX, MXNet등이 있음

 

 

 

TensorFlow

➢ TensorFlow는 구글(Google)에서 개발한 오픈소스 딥러닝 패키지
➢ 대규모의 복잡한 모델을 효율적으로 구축하고 학습시킬 수 있는 다양한 도구와 라이브러리를 제공함
➢ TensorFlow는 다음과 같은 특징을 가지고 있음
-  확장성: 대규모 모델과 데이터세트에 대해 분산 학습을 지원하며, GPU 및 TPU와 같은 하드웨어 가속을 쉽게 활용 가능
- TensorFlow Extended : 프로덕션 환경에서의 모델 배포, 모니터링, 데이터 파이프라인 구축을 위한 종합적인 도구 모음을 제공
-  Keras통합: TensorFlow에 고수준의 API인 Keras가 통합되어, 직관적인 인터페이스로 신속한 프로토타이핑이 가능
- TensorFlow Serving: 학습된 모델을 프로덕션 환경에 쉽게 배포할 수 있음

 

 

PyTorch

➢ PyTorch는 페이스북 AI 리서치(Facebook AI Research, FAIR)에서 개발한 오픈소스 딥러닝 패키지
➢ 직관적인 코딩 스타일과 동적 계산 그래프(Dynamic Computational Graph)로 인해 연구와 실험에 널리 사용
➢ PyTorch는 다음과 같은 특징을 가지고 있음
- 동적 계산 그래프: 모델을 실행하면서 그래프를 즉시 생성하고 수정할 수 있어, 코드가 직관적이고 디버깅이 용이
- Pythonic 코드: PyTorch는 Python과 밀접하게 통합되어 있어, 자연스럽고 직관적인 코드 작성이 가능
-  TorchServe: PyTorch모델을 프로덕션 환경에 배포하고 관리할 수 있는 도구를 제공
- 커뮤니티와 생태계: 연구 커뮤니티에서 특히 인기가 높으며, 많은 최신 연구가 PyTorch기반으로 이루어지고 있음