딥러닝 프레임워크, PyTorch의 장점

가장 인기있는 딥러닝 프레임워크, 파이토치(PyTorch)

파이토치

PyTorch는 최신 딥러닝 프레임워크 중 하나로 Facebook에서 개발되었으며 2016년 GitHub에서 오픈 소스화되었습니다. 그리고 이는 딥러닝, 자연어 처리 등에 사용되는 주요 프레임워크 중 하나입니다. PyTorch는 최근 들어서 단순성, 사용 편의성, 동적 계산 그래프 및 효율적인 메모리 사용으로 인기를 얻고 있습니다. 그리고 이미 인공지능 관련 탑티어 논문들에서 파이토치를 텐서플로우보다 더 많이 사용하고 있다는 통계도 나왔습니다.

 

PyTorch는 파이썬 프로그램용 Torch 라이브러리를 사용하여 개발된 머신러닝 라이브러리에 사용되는 오픈 소스 라이브러리입니다. 페이스북 AI 연구소가 개발하고 2016년 1월 컴퓨터 비전, 딥러닝, 자연어 처리 애플리케이션 등에 주로 사용되는 자유·오픈 소스 라이브러리로 출시했습니다.

 

프로그래머는 Numpy 배열과 같은 코어 데이터 구조, 텐서, 다차원 배열로 PyTorch를 사용하여 복잡한 신경망을 쉽게 구축할 수 있습니다. 또한 PyTorch는 유연하고 빠르며 프로젝트를 쉽게 시작할 수 있기 때문에 현재 업계와 연구 커뮤니티에서 PyTorch의 사용이 증가하고 있습니다. 그리고 누구나 배우기 쉽고 모델을 만드는데 간단하기 때문에 PyTorch는 최고의 딥 러닝 툴 중 하나입니다.

 

딥러닝

Pytorch의 장점

1. 배우기가 쉽다

PyTorch는 전통적인 프로그래밍과 동일한 구조를 가지고 있으며, 지속적으로 개선하기 위해 노력하는 개발자 커뮤니티와 함께 훌륭하게 문서화되었습니다. 이로 인해 프로그래머와 프로그래머가 아닌 사람이 쉽게 배울 수 있습니다.

 

2. 생산성이 좋음

python 및 다양한 강력한 API와의 인터페이스가 있으며 Windows 또는 Linux OS에서 구현할 수 있습니다. 일부 프로그래밍을 통해 지식 개발자는 PyTorch의 대부분의 작업을 자동화할 수 있으므로 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

 

3. 디버깅하기 쉽다

pdb, python의 ipdb 도구와 같은 디버깅 도구를 사용할 수 있습니다. PyTorch가 런타임에 계산 그래프를 개발할 때 프로그래머는 디버깅에 PyCharm을 사용할 수 있습니다.

 

4. 데이터 병렬화

여러 CPU 또는 GPU 간에 계산 작업을 분산할 수 있습니다. 이것은 데이터 병렬화(torch.nnn)를 사용하여 가능합니다. DataParallel 또는 DistributedDataParallel 등의 기능으로 모든 모듈을 래핑하고 병렬 처리를 지원합니다.

 

5. 방대한 라이브러리와 커뮤니티

PyTorch를 확장하기 위해 도구와 라이브러리를 구축한 개발자 및 연구자들로 구성된 대규모 커뮤니티가 있습니다. 이 커뮤니티는 연구 및 생산을 위한 컴퓨터 비전, 강화 학습, NLP 개발을 돕습니다. 인기 있는 도서관들 중 일부는 GpyTorch, BoTorch, 그리고 Allen NLP입니다. 다양한 강력한 API 세트는 PyTorch 프레임워크를 확장하는 데 도움이 됩니다.