어떤 딥 러닝 프레임워크를 사용할 것인가?

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만약 딥러닝에 대해 어느 정도 지식이 있다면, PyTorch와 TensorFlow라는 용어를 한 번 이상 들어봤을 것입니다.

PyTorch와 TensorFlow는 현재 가장 널리 사용되는 딥러닝 프레임워크 중 두 가지입니다. 이 가이드는 여러분이 향후 딥러닝 프로젝트에서 어떤 프레임워크를 선택할지 결정하는 데 도움이 될 수 있도록 이 두 프레임워크의 주요 특징들을 자세히 분석하고 비교합니다.

본 글에서는 먼저 PyTorch와 TensorFlow라는 두 프레임워크를 소개하고, 그 다음 각 프레임워크가 제공하는 핵심 기능들을 요약할 것입니다.

그럼 시작해 볼까요!

파이토치란 무엇인가?

PyTorch는 기계 학습 및 딥 러닝 모델을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크이며, 자연어 처리 및 기계 학습을 비롯한 다양한 분야에 활용됩니다.

2016년, 메타 AI(이전의 페이스북 AI)에서 Lua 언어로 작성된 Torch 패키지를 기반으로 개발한 Python 기반 프레임워크입니다.

최근 메타 AI는 PyTorch 2.0을 공개했습니다. 새로운 버전은 분산 학습, 모델 컴파일, 그래프 신경망(GNN) 지원 등 다양한 측면에서 개선을 이루었습니다.

텐서플로우란 무엇인가?

2014년에 처음 공개된 TensorFlow는 구글에서 개발한 오픈 소스 엔드 투 엔드 머신 러닝 프레임워크입니다. 데이터 준비, 모델 배포, MLOps 등을 위한 다양한 기능들을 제공합니다.

TensorFlow를 사용하면 머신 러닝 수명 주기 전반에 걸쳐 플랫폼 간 개발 지원 및 즉시 사용 가능한 솔루션을 이용할 수 있습니다.

PyTorch 대 TensorFlow 비교

PyTorch와 TensorFlow 모두 딥러닝 커뮤니티에서 매우 인기 있는 프레임워크입니다. 대부분의 응용 프로그램에서 이 두 프레임워크 모두 기본적으로 필요한 지원을 제공합니다.

이미지 출처: star-history.com

여기에서는 PyTorch와 TensorFlow의 주요 기능을 비교 분석하고, 특정 상황에서 한 프레임워크가 다른 프레임워크보다 더 나은 선택이 될 수 있는 이유를 설명합니다.

#1. 데이터 세트 및 사전 학습 모델 라이브러리

훌륭한 딥러닝 프레임워크라면 다양한 기능을 기본적으로 갖추고 있어야 합니다. 일반적으로 처음부터 모델을 직접 코딩하는 것보다, 미리 학습된 모델을 활용하여 프로젝트에 맞게 미세 조정하는 것을 선호할 것입니다.

또한, 일반적으로 사용되는 데이터 세트를 쉽게 이용할 수 있기를 원할 것입니다. 이를 통해 복잡한 데이터 수집 파이프라인을 구축하거나 여러 소스에서 데이터를 가져와 정리하는 번거로움 없이 빠르게 실험 모델을 구축할 수 있습니다.

이러한 이유로, 프레임워크가 데이터 세트와 사전 학습 모델을 함께 제공하여 모델 개발 속도를 높이는 것이 중요합니다.

PyTorch 데이터 세트 및 모델

PyTorch는 자연어 처리, 오디오 처리, 이미지 처리 작업을 위한 torchtext, torchaudio, torchvision과 같은 라이브러리를 제공합니다. PyTorch를 사용할 때는 이러한 라이브러리에서 제공하는 데이터 세트 및 모델을 활용할 수 있습니다:

  • torchtext.datasets 및 torchtext.models는 자연어 처리 작업을 위한 데이터세트와 모델을 제공합니다.
  • torchvision.datasets 및 torchvision.models는 컴퓨터 비전 작업을 위한 이미지 데이터 세트와 사전 학습된 모델을 제공합니다.
  • torchaudio.datasets 및 torchaudio.models는 오디오 머신러닝을 위한 데이터 세트, 사전 학습된 모델 가중치 및 유틸리티를 제공합니다.

TensorFlow 데이터 세트 및 모델

HuggingFace 모델 허브에서도 PyTorch와 TensorFlow 모델을 모두 찾을 수 있습니다.

#2. 배포 지원

PyTorch와 TensorFlow를 비교할 때 배포 지원은 중요한 고려 사항입니다.

로컬 개발 환경에서 잘 작동하는 머신러닝 모델은 좋은 시작이지만, 실제 가치를 창출하기 위해서는 프로덕션 환경에 모델을 배포하고 지속적으로 모니터링하는 것이 중요합니다.

이 섹션에서는 PyTorch와 TensorFlow가 머신러닝 모델을 프로덕션 환경에 배포하는 데 필요한 기능을 어떻게 제공하는지 살펴보겠습니다.

TensorFlow Extended (TFX)

TFX(TensorFlow Extended의 약자)는 TensorFlow를 기반으로 하는 배포 프레임워크입니다. 머신러닝 파이프라인을 구성하고 유지 관리하는 데 필요한 다양한 기능을 제공하며, 데이터 유효성 검사 및 데이터 변환 기능도 포함되어 있습니다.

TensorFlow Serving을 사용하면 프로덕션 환경에서 머신러닝 모델을 쉽게 배포할 수 있습니다.

TorchServe

PyTorch는 연구 커뮤니티에서, TensorFlow는 업계에서 더 많이 사용된다는 일반적인 인식이 있었지만, 최근에는 두 프레임워크 모두 사용률이 증가하고 있습니다.

TensorFlow Serving과 마찬가지로, PyTorch는 프로덕션 환경에서 PyTorch 모델을 쉽게 배포할 수 있도록 TorchServe라는 사용자 친화적인 프레임워크를 제공합니다. TensorFlow Lite를 사용하여 모바일 및 기타 엣지 장치에 머신러닝 모델을 배포할 수도 있습니다.

배포 지원 측면에서 두 프레임워크 모두 강력한 기능을 제공하지만, TensorFlow는 기본적으로 모델 배포를 지원하므로 프로덕션 환경에서 선호되는 선택입니다.

#3. 모델 해석 가능성을 위한 기능

의료 및 금융 분야에서는 딥러닝 모델이 널리 사용되지만, 모델이 주어진 예측을 출력하는 블랙박스처럼 작동한다면 그 예측 결과를 해석하는 것이 어려울 수 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해, 해석 가능한 기계 학습(또는 설명 가능한 ML)이라는 분야가 등장하여 신경망 및 기타 머신러닝 모델의 작동 방식을 설명하는 다양한 접근 방식을 제시하고 있습니다.

해석 가능성은 딥러닝과 신경망의 작동을 더 잘 이해하는 데 매우 중요하며, PyTorch와 TensorFlow가 이러한 기능을 어떻게 제공하는지 살펴보겠습니다.

파이토치 캡튬

PyTorch Captum은 PyTorch 모델 해석을 위한 라이브러리로, 다음과 같은 다양한 모델 해석 기능을 제공합니다.

이러한 기능에는 다음과 같은 기여 분석 방법이 포함됩니다:

  • 통합 기울기(Integrated Gradients)
  • LIME, SHAP
  • DeepLift
  • GradCAM 및 변형
  • 레이어 속성 방법

TensorFlow Explain (tf-explain)

TensorFlow Explain (tf-explain)은 신경망의 해석 가능성을 위한 기능을 제공하는 라이브러리이며, 다음과 같은 방법들을 제공합니다:

  • 통합 기울기
  • GradCAM
  • SmoothGrad
  • 바닐라 기울기

지금까지 모델 해석 가능성에 대한 기능을 살펴보았습니다. 이제 또 다른 중요한 측면인 개인 정보 보호를 살펴보겠습니다.

#4. 개인 정보 보호 머신 러닝 지원

머신러닝 모델의 성능은 실제 데이터에 대한 접근성에 달려 있지만, 이는 데이터 개인 정보 보호 문제를 야기할 수 있습니다. 최근에는 차등 개인 정보 보호, 연합 학습 등 개인 정보 보호 머신러닝 기술과 관련하여 상당한 진전이 있었습니다.

파이토치 오파커스

차등 개인 정보 보호 모델 학습은 데이터 세트 전체에 대한 유용한 정보를 학습하면서 개별 레코드의 개인 정보를 보호합니다.

PyTorch Opacus를 사용하면 차등 개인 정보 보호 기능으로 모델을 학습할 수 있습니다. 차등 개인 정보 보호 모델 학습을 구현하는 방법에 대한 자세한 내용은 Opacus 소개를 참조하십시오.

TensorFlow 연합

연합 학습은 중앙 집중식 데이터 수집 및 처리의 필요성을 제거합니다. 연합 설정에서 데이터는 소유자의 위치를 벗어나지 않습니다. 따라서 연합 학습은 더 나은 데이터 거버넌스를 촉진합니다.

TensorFlow Federated는 분산된 데이터에서 머신러닝 모델을 학습시키는 기능을 제공합니다.

#5. 학습 용이성

PyTorch는 Pythonic 딥러닝 프레임워크입니다. PyTorch에서 편안하게 코딩하려면 상속과 같은 객체 지향 프로그래밍 개념을 포함하여 중급 수준의 Python 숙련도가 필요합니다.

반면 TensorFlow에서는 Keras API를 사용할 수 있습니다. 이 고수준 API는 일부 하위 수준 구현 세부 정보를 추상화합니다. 따라서 딥러닝 모델을 구축하기 시작하는 경우 Keras를 사용하는 것이 더 쉽다는 것을 알 수 있습니다.

PyTorch 대 TensorFlow: 개요

지금까지 PyTorch와 TensorFlow의 기능에 대해 논의했습니다. 다음은 포괄적인 비교입니다.

특징 PyTorch TensorFlow
데이터 세트 및 사전 학습 모델 torchtext, torchaudio 및 torchvision 라이브러리에서 제공 데이터 세트 및 사전 학습 모델 라이브러리 제공
배포 기계 학습 모델 제공을 위한 TorchServe 모델 배포를 위한 TensorFlow Serving 및 TensorFlow Lite
모델 해석 가능성 PyTorch Captum tf-explain
개인 정보 보호 머신 러닝 차등 개인 정보 보호 모델 학습을 위한 PyTorch Opacus 연합 머신 러닝을 위한 TensorFlow Federated
학습 용이성 Python에 대한 중급 숙련도 필요 상대적으로 배우고 사용하기 더 쉬움

학습 리소스

마지막으로 PyTorch 및 TensorFlow를 배우는 데 도움이 되는 몇 가지 리소스를 소개하면서 글을 마무리하겠습니다. 이것은 전체 목록은 아니지만, 이러한 프레임워크를 빠르게 익히는 데 도움이 되는 엄선된 리소스 목록입니다.

#1. PyTorch를 사용한 딥러닝: 60분 Blitz

PyTorch 공식 웹사이트의 60분 Blitz 튜토리얼은 PyTorch를 처음 배우는 사람들에게 친숙한 훌륭한 리소스입니다.

이 튜토리얼에서는 텐서, 사인과 같은 PyTorch 기본 사항을 시작하고 PyTorch를 사용하여 간단한 이미지 분류 신경망을 구축하는 데 도움이 됩니다.

#2. PyTorch를 사용한 딥러닝: Zero에서 GAN까지

PyTorch를 사용한 딥러닝: Jovian.ai의 Zero to GAN은 PyTorch를 사용한 딥러닝을 배우기 위한 또 다른 포괄적인 리소스입니다. 약 6주 동안 다음 내용을 배울 수 있습니다:

  • PyTorch 기본 사항: 텐서 및 그래디언트
  • PyTorch에서 선형 회귀 구현
  • PyTorch에서 심층 신경망, ConvNet 및 ResNet 구축
  • 생성적 적대 신경망(GAN) 구축

#3. TensorFlow 2.0 전체 과정

TensorFlow의 작동 방식을 배우고 싶다면 freeCodeCamp 커뮤니티 채널의 TensorFlow 2.0 전체 과정이 도움이 될 것입니다.

#4. TensorFlow – DeepLizard의 Python 딥러닝 신경망 API

초보자를 위한 또 다른 훌륭한 TensorFlow 과정은 DeepLizard에서 제공합니다. 이 초보자 친화적인 TensorFlow 과정에서는 다음을 포함한 딥러닝의 기본 사항을 배웁니다.

  • 데이터세트 로드 및 전처리
  • 바닐라 신경망 구축
  • CNN(컨볼루션 신경망) 구축

결론

요약하자면, 이 글은 PyTorch와 TensorFlow에 대한 전반적인 개요를 제공했습니다. 최적의 프레임워크 선택은 현재 진행 중인 프로젝트의 요구 사항에 따라 달라질 수 있습니다. 또한, 배포 지원, 설명 가능성 등의 요소를 고려해야 합니다.

만약 여러분이 이러한 프레임워크를 배우고자 하는 Python 프로그래머라면, 위에서 공유한 리소스 중 하나 이상을 활용해 볼 것을 권장합니다.

자연어 처리에 관심이 있다면, 자연어 처리 관련 강좌 목록을 확인해 보세요. 즐거운 학습 되세요!