딥 러닝에 익숙하다면 PyTorch와 TensorFlow라는 말을 한 번 이상 들어보셨을 것입니다.
PyTorch와 TensorFlow는 가장 인기 있는 딥 러닝 프레임워크 중 두 가지입니다. 이 가이드는 다음 딥 러닝 프로젝트에 사용할 프레임워크를 결정하는 데 도움이 되도록 이 두 프레임워크의 주요 기능에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다.
이 기사에서는 먼저 두 가지 프레임워크인 PyTorch와 TensorFlow를 소개합니다. 그런 다음 그들이 제공하는 기능을 요약하십시오.
의 시작하자!
목차
파이토치는 무엇입니까?
PyTorch는 자연어 처리 및 기계 학습을 비롯한 다양한 애플리케이션을 위한 기계 학습 및 딥 러닝 모델을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크입니다.
Lua로 작성된 패키지인 Torch를 기반으로 2016년 Meta AI(Facebook AI보다)에서 개발한 Pythonic 프레임워크입니다.
최근 Meta AI는 PyTorch 2.0을 출시했습니다. 새 릴리스는 무엇보다도 분산 교육, 모델 컴파일 및 그래프 신경망(GNN)에 대한 더 나은 지원을 제공합니다.
TensorFlow란?
2014년에 도입된 TensorFlow는 Google의 오픈 소스 엔드 투 엔드 기계 학습 프레임워크입니다. 데이터 준비, 모델 배포 및 MLOps를 위한 기능이 포함되어 있습니다.
TensorFlow를 사용하면 기계 학습 수명 주기의 모든 단계에 대한 플랫폼 간 개발 지원 및 즉시 사용 가능한 지원을 받을 수 있습니다.
PyTorch 대 TensorFlow
PyTorch와 TensorFlow는 모두 딥 러닝 커뮤니티에서 매우 인기 있는 프레임워크입니다. 작업하려는 대부분의 애플리케이션에 대해 이 두 프레임워크 모두 기본 제공 지원을 제공합니다.
이미지 출처: star-history.com
여기서는 PyTorch와 TensorFlow의 주요 기능을 요약하고 한 프레임워크를 다른 프레임워크보다 선호할 수 있는 사용 사례를 식별합니다.
#1. 데이터 세트 및 사전 훈련된 모델 라이브러리
딥 러닝 프레임워크에는 배터리가 포함되어 있어야 합니다. 종종 처음부터 모델을 코딩하고 싶지 않을 것입니다. 오히려 사전 훈련된 모델을 활용하고 사용 사례에 맞게 미세 조정할 수 있습니다.
마찬가지로 일반적으로 사용되는 데이터 세트를 쉽게 사용할 수 있기를 원합니다. 이를 통해 데이터 수집 파이프라인을 설정하거나 다른 소스에서 데이터를 가져오고 정리하지 않고도 실험 모델을 신속하게 구축할 수 있습니다.
이를 위해 우리는 이러한 프레임워크가 데이터 세트와 사전 훈련된 모델 모두와 함께 제공되어 기본 모델을 훨씬 더 빠르게 얻을 수 있기를 원합니다.
PyTorch 데이터 세트 및 모델
PyTorch에는 각각 NLP, 오디오 및 이미지 처리 작업을 위한 torchtext, torchaudio 및 torchvision과 같은 라이브러리가 있습니다. 따라서 PyTorch로 작업할 때 다음을 포함하여 이러한 라이브러리에서 제공하는 데이터 세트 및 모델을 활용할 수 있습니다.
- 자연어 처리 작업을 위한 데이터세트 및 처리를 위한 torchtext.datasets 및 torchtext.models
- torchvision.datasets 및 torchvision.models는 컴퓨터 비전 작업을 위한 이미지 데이터 세트 및 사전 훈련된 모델을 제공합니다.
- 데이터 세트용 torchaudio.datasets 및 torchaudio.models 및 오디오 머신 러닝을 위한 사전 훈련된 모델 가중치 및 유틸리티
TensorFlow 데이터 세트 및 모델
또한 HuggingFace 모델 허브에서 PyTorch 및 TensorFlow 모델을 모두 찾을 수 있습니다.
#2. 배포 지원
PyTorch 대 TensorFlow 논쟁에서 배포 지원이 종종 중심 무대를 차지합니다.
로컬 개발 환경에서 훌륭하게 작동하는 기계 학습 모델은 좋은 출발점입니다. 그러나 기계 학습 모델에서 가치를 도출하려면 이를 프로덕션에 배포하고 지속적으로 모니터링하는 것이 중요합니다.
이 섹션에서는 기계 학습 모델을 프로덕션에 배포하기 위해 PyTorch와 TensorFlow가 제공하는 기능을 살펴보겠습니다.
TensorFlow 확장(TFX)
tfx로 약칭되는 TensorFlow Extended는 TensorFlow를 기반으로 하는 배포 프레임워크입니다. 기계 학습 파이프라인을 오케스트레이션하고 유지 관리하는 데 도움이 되는 기능을 제공합니다. 무엇보다도 데이터 유효성 검사 및 데이터 변환을 위한 기능을 제공합니다.
TensorFlow Serving을 사용하면 프로덕션 환경에서 기계 학습 모델을 배포할 수 있습니다.
토치서브
PyTorch는 연구 커뮤니티에서 인기가 있고 TensorFlow는 업계에서 인기가 있다는 공통된 의견이 있습니다. 그러나 최근에는 이 두 가지 프레임워크가 널리 사용되고 있습니다.
TensorFlow Serving과 마찬가지로 PyTorch는 프로덕션 환경에서 PyTorch 모델을 쉽게 제공할 수 있는 사용하기 쉬운 프레임워크인 TorchServe를 제공합니다. 또한 TensorFlow Lite를 사용하여 모바일 및 기타 에지 장치에 기계 학습 모델을 배포할 수도 있습니다.
배포 지원을 제공하는 두 프레임워크에도 불구하고 TensorFlow는 기본적으로 모델 배포를 지원합니다. 따라서 생산 환경에서 선호되는 선택입니다.
#삼. 모델 해석 가능성을 위한 기능
의료 및 금융과 같은 도메인에서 사용되는 애플리케이션을 위한 딥 러닝 모델을 구축할 수 있습니다. 그러나 모델이 주어진 레이블이나 예측을 출력하는 블랙 박스인 경우 모델의 예측을 해석하는 데 어려움이 있습니다.
이로 인해 신경망 및 기타 기계 학습 모델의 작동을 설명하는 접근 방식을 제시하기 위해 해석 가능한 기계 학습(또는 설명 가능한 ML)이 탄생했습니다.
따라서 해석 가능성은 딥 러닝과 신경망 작동을 더 잘 이해하는 데 매우 중요합니다. 그리고 PyTorch와 TensorFlow가 동일한 기능을 제공하는지 살펴보겠습니다.
파이토치 캡텀
PyTorch용 모델 해석 라이브러리인 PyTorch Captum은 모델 해석을 위한 몇 가지 기능을 제공합니다.
이러한 기능에는 다음과 같은 기여 방법이 포함됩니다.
- 통합 그라디언트
- 라임, 샤프
- 딥리프트
- GradCAM 및 변형
- 레이어 속성 방법
TensorFlow Explain(tf-explain)
Tensorflow Explain(tf-explain)은 다음을 포함하여 신경망 해석 가능성을 위한 기능을 제공하는 라이브러리입니다.
- 통합 그라디언트
- 그래드캠
- SmoothGrad
- 바닐라 그라디언트 등.
지금까지 해석 가능성에 대한 기능을 살펴보았습니다. 또 다른 중요한 측면인 프라이버시에 대해 살펴보겠습니다.
#4. 개인 정보 보호 머신 러닝 지원
기계 학습 모델의 유용성은 실제 데이터에 대한 액세스에 따라 달라집니다. 그러나 이것은 데이터의 프라이버시가 손실된다는 단점이 있습니다. 최근 차등 개인 정보 보호 및 연합 학습과 같은 개인 정보 보호 기계 학습 기술과 관련하여 상당한 발전이 있었습니다.
파이토치 오파커스
차등 개인 모델 교육은 데이터 세트 전체에 대한 유용한 정보를 계속 학습하면서 개별 기록을 보장합니다.
또한 PyTorch Opacus를 사용하면 차등 프라이버시로 모델을 교육할 수 있습니다. 차등 비공개 모델 교육을 구현하는 방법을 알아보려면 Opacus 소개를 확인하세요.
TensorFlow 연합
연합 학습은 중앙 집중식 데이터 수집 및 처리 엔터티에 대한 필요성을 제거합니다. 연합 설정에서 데이터는 소유자 또는 전제를 떠나지 않습니다. 따라서 연합 학습은 더 나은 데이터 거버넌스를 촉진합니다.
TensorFlow Federated는 분산 데이터에서 기계 학습 모델을 훈련시키는 기능을 제공합니다.
#5. 학습 용이성
PyTorch는 Pythonic 딥 러닝 프레임워크입니다. PyTorch에서 편안하게 코딩하려면 상속과 같은 객체 지향 프로그래밍 개념에 대한 이해를 포함하여 중급 Python 숙련도가 필요합니다.
반면 TensorFlow에서는 Keras API를 사용할 수 있습니다. 이 상위 수준 API는 일부 하위 수준 구현 세부정보를 추상화합니다. 결과적으로 딥 러닝 모델 구축을 막 시작했다면 Keras를 사용하는 것이 더 쉽다는 것을 알게 될 것입니다.
PyTorch 대 TensorFlow: 개요
지금까지 PyTorch와 TensorFlow의 기능에 대해 논의했습니다. 포괄적인 비교는 다음과 같습니다.
FeaturePyTorchTensorFlowtorchtext, 터치 오디오 및 torchvision의 데이터 세트 및 사전 훈련된 모델데이터 세트 및 사전 훈련된 모델의 라이브러리torchtext, torchaudio 및 torchvision의 데이터 세트 및 사전 훈련된 모델배포기계 학습 모델 제공을 위한 TorchServe모델 배포를 위한 TensorFlow Serving 및 TensorFlow Lite모델 해석 가능성PyTorch Captumtf-explain Privacy- 머신 러닝 보존PyTorch Opacus 차등 비공개 모델 트레이닝TensorFlow Federated for federated 머신 러닝 쉬운 학습Python에 대한 중급 숙련도 필요 상대적으로 더 쉽게 배우고 사용할 수 있음
학습 리소스
마지막으로 PyTorch 및 TensorFlow를 배우는 데 유용한 몇 가지 리소스를 살펴보고 논의를 마무리하겠습니다. 이것은 전체 목록이 아니라 이러한 프레임워크를 빠르게 익힐 수 있도록 엄선된 리소스 목록입니다.
#1. PyTorch를 사용한 딥 러닝: 60분 Blitz
PyTorch 공식 웹사이트의 60분 분량의 블리츠 튜토리얼은 PyTorch를 배우기에 초보자에게 친숙한 훌륭한 리소스입니다.
이 자습서는 텐서 및 사인과 같은 Pytorch 기본 사항을 시작하고 실행하고 PyTorch를 사용하여 기본 이미지 분류 신경망을 구축하는 데 도움이 됩니다.
#2. PyTorch를 사용한 딥 러닝: Zero에서 GAN까지
PyTorch를 사용한 딥 러닝: Jovian.ai의 Zero to GAN은 PyTorch를 사용한 딥 러닝 학습을 위한 또 다른 포괄적인 리소스입니다. 약 6주 동안 다음을 배울 수 있습니다.
- PyTorch 기본 사항: 텐서 및 그래디언트
- PyTorch의 선형 회귀
- PyTorch에서 심층 신경망, ConvNet 및 ResNet 구축
- 생성적 적대 신경망(GAN) 구축
#삼. TensorFlow 2.0 전체 과정
TensorFlow의 요령을 알고 싶다면 freeCodeCamp 커뮤니티 채널의 TensorFlow 2.0 전체 과정이 도움이 될 것입니다.
#4. TensorFlow – DeepLizard의 Python 딥 러닝 신경망 API
초보자를 위한 또 다른 훌륭한 TensorFlow 과정은 DeepLizard에서 제공합니다. 이 초보자 친화적인 TensorFlow 과정에서는 다음을 포함한 딥 러닝의 기본 사항을 배웁니다.
- 데이터세트 로드 및 전처리
- 바닐라 신경망 구축
- CNN(컨볼루션 신경망) 구축
결론
요약하면 이 기사는 PyTorch 및 TensorFlow에 대한 높은 수준의 개요를 얻는 데 도움이 되었습니다. 최적의 프레임워크를 선택하는 것은 작업 중인 프로젝트에 따라 다릅니다. 또한 이를 위해서는 배포 지원, 설명 가능성 등을 고려해야 합니다.
이러한 프레임워크를 배우려는 Python 프로그래머입니까? 그렇다면 위에서 공유한 리소스 중 하나 이상을 탐색하는 것을 고려할 수 있습니다.
NLP에 관심이 있다면 이 자연어 처리 과정 목록을 확인하세요. 행복한 학습!