딥러닝 프레임워크
최근 몇 년 동안 PyTorch는 특히 연구 커뮤니티에서 많은 인기를 얻었으며, 쉬운 사용법과 동적 계산 그래프로 인해 선호되는 프레임워크가 되었습니다. TensorFlow는 여전히 많은 사용자가 있으며, 산업 분야에서 사용되는 경우가 많습니다. 어떤 프레임워크가 더 좋은지는 개인의 취향과 요구 사항에 따라 다릅니다.
두 라이브러리의 역할과 차이점
TensorFlow
구글에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크로, 딥러닝 모델 개발과 훈련에 사용됩니다. TensorFlow는 정적 계산 그래프를 사용하며, 모델 구조를 먼저 정의한 다음 데이터를 실행해야 합니다. TensorFlow는 TensorBoard를 통해 시각화 기능을 제공하며, TensorFlow Lite와 TensorFlow.js를 통해 모바일 및 웹에서도 사용할 수 있습니다.
PyTorch
페이스북에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크로, 딥러닝 모델 개발과 훈련에 사용됩니다. PyTorch는 동적 계산 그래프를 사용하여 사용자 친화적이고 디버깅이 쉽습니다. PyTorch는 연구 커뮤니티에서 널리 사용되며, 특히 신규 연구와 아이디어 개발에 유용합니다.
두 프레임워크 모두 GPU 가속을 지원하며, 모델 훈련 및 배포에 사용됩니다. 두 프레임워크 모두 자체 라이브러리 및 커뮤니티에서 제공되는 수많은 라이브러리와 확장 기능이 있습니다.
PyTorch가 TensorFlow보다 연구에서 더 인기 있는 이유
동적 계산 그래프
PyTorch는 동적 계산 그래프를 사용하므로, 개발과 디버깅이 더 쉽고 직관적입니다. 반면 TensorFlow의 정적 계산 그래프는 런타임에 그래프 변경이 어렵고, 디버깅이 더 어렵습니다.
사용자 친화적
PyTorch는 Pythonic한 코드 스타일로 작성되어 있어 Python 개발자들에게 익숙하고, 쉽게 배울 수 있습니다.
연구 지향적
PyTorch는 실험과 새로운 아이디어 구현에 적합한 구조를 가지고 있으며, 연구 커뮤니티에서 많은 사용 사례와 지원이 있습니다.
Hugging Face는 자연어 처리를 위한 기술을 개발하는 회사로, 특히 사전 훈련된 모델과 토크나이저를 제공하는 Transformers 라이브러리로 유명합니다. Hugging Face의 Transformers 라이브러리는 PyTorch와 TensorFlow 모두를 지원합니다. 그러나 PyTorch가 연구 커뮤니티에서 더 인기가 있고, Hugging Face의 초기 개발은 주로 PyTorch를 기반으로 하기 때문에, 이 두 프레임워크 사이에는 밀접한 관계가 있습니다.
동적 계산 그래프(Dynamic Computation Graph)와 정적 계산 그래프(Static Computation Graph)의 차이
예를 들어, 두 개의 행렬 A와 B를 곱하는 간단한 작업을 수행하고 싶다고 가정합시다. 우리는 TensorFlow(정적 계산 그래프)와 PyTorch(동적 계산 그래프)를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.
TensorFlow (정적 계산 그래프)
import tensorflow as tf
# 그래프 정의
A = tf.placeholder(tf.float32, shape=(2, 2))
B = tf.placeholder(tf.float32, shape=(2, 2))
C = tf.matmul(A, B)
# 그래프 실행
with tf.Session() as sess:
result = sess.run(C, feed_dict={A: [[1, 2], [3, 4]], B: [[5, 6], [7, 8]]})
print(result)PyTorch (동적 계산 그래프)
import torch
# 텐서 정의
A = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]], dtype=torch.float32)
B = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]], dtype=torch.float32)
# 연산 수행
C = torch.matmul(A, B)
print(C)위 두 예제에서 볼 수 있듯이, TensorFlow에서는 먼저 그래프를 정의하고, 실행하는 단계로 나누어집니다. 그래프 정의 시, 입력 데이터의 형태를 미리 지정해야 하며, 이후에 그래프를 실행할 때 실제 데이터를 전달합니다. 이처럼 미리 정의된 그래프를 사용하는 방식을 정적 계산 그래프라고 합니다.
반면에, PyTorch에서는 계산 그래프를 실행 시점에 동적으로 구성합니다. 즉, 입력 텐서가 주어지면, PyTorch는 바로 계산을 수행하고 결과를 반환합니다. 이처럼 실행 시점에 그래프가 구성되는 방식을 동적 계산 그래프라고 합니다.
동적 계산 그래프는 디버깅이 더 쉽고, 동적으로 변하는 계산 그래프를 사용하는 경우에 유연성을 제공합니다. 반면, 정적 계산 그래프는 그래프 최적화를 더 쉽게 수행할 수 있어, 일부 상황에서 더 높은 퍼포먼스를 제공할 수 있습니다. 최근에는 TensorFlow 2.0부터 동적 계산 그래프를 지원하는 Eager Execution이 도입되었지만, PyTorch는 동적 계산 그래프를 처음부터 지원하는 것이 특징입니다. 이로 인해 PyTorch는 다음과 같은 장점이 있습니다.
더 직관적인 프로그래밍 스타일
PyTorch에서 그래프는 실행 시점에 동적으로 구성되므로, Python의 제어 구조를 사용하여 그래프를 구성할 수 있습니다. 이로 인해 코드 작성이 더 직관적이며, 디버깅이 쉬워집니다.
자동 미분을 위한 더 나은 지원
동적 계산 그래프를 사용하면, 연산의 미분을 직접 계산할 필요 없이 자동으로 계산할 수 있습니다. 이는 복잡한 연산이 포함된 모델에서 역전파를 수행하는 데 유용합니다.
순환 신경망(RNN)과 같은 가변 길이 입력에 대한 더 나은 지원
동적 계산 그래프는 가변 길이 입력에 대한 처리를 더 쉽게 만들어 주어, 순환 신경망과 같은 모델에 이점을 제공합니다.
정리하자면, PyTorch의 동적 계산 그래프는 직관적인 프로그래밍 스타일, 디버깅의 용이성, 자동 미분 지원, 가변 길이 입력 처리 등의 장점을 제공합니다. 이러한 이유로, PyTorch는 연구 분야에서 인기를 얻고 있으며, Hugging Face와 같은 라이브러리에서도 PyTorch를 기반으로 한 자연어 처리 모델을 지원하고 있습니다.
