PyTorch 대 TensorFlow:심층 비교

딥 러닝의 인기가 높아짐에 따라 딥 러닝 프레임워크 간에 건전한 경쟁이 발생했습니다. PyTorch와 TensorFlow는 가장 인기 있는 딥 러닝 프레임워크 중 두 가지입니다. 도서관은 주요 딥 러닝 도구가 되는 데 앞장서기 위해 일대일 경쟁을 펼치고 있습니다.

TensorFlow는 더 오래되었고 이 때문에 항상 선두를 유지했지만 PyTorch는 지난 6개월 동안 따라 잡았습니다. 프로젝트를 위한 딥 러닝 프레임워크를 선택할 때 올바른 선택을 하는 것에 대해 많은 혼란이 있습니다.

이 문서에서는 PyTorch와 TensorFlow를 비교하고 두 프레임워크를 심층적으로 비교합니다.

PyTorch 대 TensorFlow:개요

PyTorch와 TensorFlow는 모두 경쟁업체가 하는 일을 추적합니다. 그러나 두 프레임워크 간에는 여전히 몇 가지 차이점이 있습니다.

참고: 이 표는 가로로 스크롤할 수 있습니다.

라이브러리	파이토치	텐서플로우 2.0
작성자	FAIR Lab(페이스북 AI 연구소)	Google 두뇌 팀
기준	토치	테아노
제작	연구 중심	산업 중심
시각화	시각	텐서보드
배포	토치 서브(실험)	텐서플로우 서브
모바일 배포	예(실험적)	예
기기 관리	쿠다	자동화
그래프 생성	동적 및 정적 모드	열심히 및 정적 모드
학습 곡선	개발자와 과학자를 위한 더 쉬운	산업 수준의 프로젝트에 더 용이함
U 사례	페이스북 체엑스넷 테슬라 자동 조종 장치 우버 파이로	구글 시노베이션 벤처 페이팔 차이나 모바일

1. 시각화

손으로 시각화하는 것은 시간이 걸립니다. PyTorch와 TensorFlow에는 모두 빠른 시각적 분석을 위한 도구가 있습니다. 이렇게 하면 교육 과정을 더 쉽게 검토할 수 있습니다. 시각화는 결과를 제시하는 데도 좋습니다.

텐서플로

Tensorboard는 데이터 시각화에 사용됩니다. 인터페이스는 대화식이며 시각적으로 매력적입니다. Tensorboard는 측정항목 및 학습 데이터에 대한 자세한 개요를 제공합니다. 데이터를 쉽게 내보낼 수 있으며 프레젠테이션용으로 적합합니다. 플러그인을 사용하면 PyTorch에서도 Tensorboard를 사용할 수 있습니다.

그러나 Tensorboard는 사용하기 번거롭고 복잡합니다.

파이토치

PyTorch는 시각화를 위해 Visdom을 사용합니다. 인터페이스는 가볍고 사용하기 쉽습니다. Visdom은 유연하고 사용자 정의할 수 있습니다. PyTorch 텐서를 직접 지원하므로 사용이 간편합니다.

Visdom은 상호 작용이 부족하고 데이터 개요를 위한 많은 필수 기능이 있습니다.

2. 그래프 생성

신경망 아키텍처 생성에는 두 가지 유형이 있습니다.

• 정적 그래프 – 고정 레이어 아키텍처. 지도가 먼저 생성된 다음 데이터가 지도를 통해 푸시됩니다.
• 동적 그래프 – 동적 레이어 아키텍처. 지도는 데이터 오버로딩으로 암시적으로 정의됩니다.

텐서플로

TensorFlow는 처음부터 정적 그래프를 사용했습니다. 정적 그래프를 사용하면 여러 시스템에 배포할 수 있습니다. 모델은 코드와 독립적으로 배포됩니다. 정적 그래프를 사용함으로써 TensorFlow는 새로운 아키텍처로 작업할 때 더욱 생산 친화적이고 유연해졌습니다.

TensorFlow는 Eager Execution이라는 동적 그래프를 모방하는 기능을 추가했습니다. TensorFlow 2는 기본적으로 즉시 실행으로 실행됩니다. 즉시 실행을 끄면 정적 그래프 생성이 가능합니다.

파이토치

PyTorch는 처음부터 동적 그래프를 특징으로 했습니다. 이 기능은 PyTorch를 TensorFlow와 경쟁하게 만듭니다.

이동 중에 그래프를 변경할 수 있는 기능은 신경망 생성에 대한 프로그래머 및 연구원 친화적인 접근 방식임이 입증되었습니다. 구조화된 데이터 및 데이터의 크기 변화는 동적 그래프로 처리하기가 더 쉽습니다. PyTorch는 정적 그래프도 제공합니다.

3. 학습 곡선

학습 곡선은 이전 경험과 딥 러닝 사용의 최종 목표에 따라 다릅니다.

텐서플로

TensorFlow는 더 까다로운 라이브러리입니다. Keras 함수는 TensorFlow를 사용하기 쉽게 만듭니다. 일반적으로 TensorFlow는 딥 러닝을 막 시작하는 사람에게는 이해하기 어렵습니다.

그 이유는 TensorFlow의 다양한 기능 때문입니다. 탐색하고 알아낼 많은 기능이 있습니다. 이것은 초보자에게 산만하고 중복됩니다.

파이토치

PyTorch는 배우기 쉬운 라이브러리입니다. Python이 익숙하다면 코드를 실험하기가 더 쉽습니다. PyTorch에서 신경망을 만드는 Pythonic 접근 방식이 있습니다. PyTorch의 유연성은 코드가 실험 친화적임을 의미합니다.

PyTorch는 기능이 풍부하지 않지만 모든 필수 기능을 사용할 수 있습니다. PyTorch는 시작하고 배우기가 더 간단합니다.

4. 배포

배포는 소프트웨어 개발 팀에게 중요한 소프트웨어 개발 단계입니다. 소프트웨어 배포를 통해 소비자가 프로그램이나 응용 프로그램을 사용할 수 있습니다.

텐서플로

TensorFlow는 TensorFlow Serving을 사용합니다. 모델 배포용. TensorFlow 서비스 생산 및 산업 환경을 염두에 두고 설계되었습니다. 배포는 REST 클라이언트 API를 사용하여 유연하고 고성능입니다. TensorFlow 서비스 Docker 및 Kubernetes와 잘 통합됩니다.

파이토치

PyTorch는 최근 배포 문제를 해결하기 시작했습니다. 토치 서브 PyTorch 모델을 배포합니다. 애플리케이션 통합을 위한 RESTful API가 있습니다. PyTorch API는 모바일 배포를 위해 확장 가능합니다. 토치 서브 Kubernetes와 통합됩니다.

5. 병렬 및 분산 교육

병렬 처리 및 분산 교육은 빅 데이터에 필수적입니다. 일반적인 측정항목은 다음과 같습니다.

• 속도 증가 – 병렬 모델의 속도(다중 GPU)에 대한 순차 모델의 속도(단일 GPU)의 비율입니다.
• 처리량 – 시간 단위당 모델을 통과한 최대 이미지 수입니다.
• 확장성 – 시스템이 워크로드를 처리하는 방식이 증가합니다.

교육 작업량을 분배하는 방법에는 두 가지가 있습니다.

• 모델 병렬 처리 – 모델의 레이어가 다른 장치에서 분할됩니다. 그래프의 일부는 동시에 훈련에 사용됩니다.
• 데이터 병렬 처리 – 모든 장치에는 전체 모델의 사본이 있습니다. 각 장치는 서로 다른 데이터 샘플을 학습합니다. 동기식 SGD(Stochastic Gradient Descent) 방법이 선호됩니다.

TensorFlow 모델 병렬 처리

TensorFlow의 특정 기기에 모델의 일부를 배치하려면 tf.device를 사용하세요. .

예를 들어 두 개의 서로 다른 GPU 장치에서 두 개의 선형 레이어를 분할합니다.

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import layers

with tf.device(‘GPU:0’):

        layer1 = layers.Dense(16, input_dim=8)

with tf.device(‘GPU:1’):

        layer2 = layers.Dense(4, input_dim=16)

PyTorch 모델 병렬 처리

nn.Module.to를 사용하여 PyTorch에서 모델의 일부를 다른 기기로 이동합니다. 방법.

예를 들어 두 개의 선형 레이어를 두 개의 다른 GPU로 이동합니다.

import torch.nn as nn
layer1 = nn.Linear(8,16).to(‘cuda:0’)
layer2 = nn.Lienar(16,4).to(‘cuda:1’)

TensorFlow 데이터 병렬 처리

TensorFlow에서 동기식 SGD를 수행하려면 tf.distribute.MirroredStrategy()으로 배포 전략을 설정하세요. 모델 초기화를 래핑합니다.

import tensorflow as tf
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
model = …
model.compile(...)

래퍼로 모델을 컴파일한 후 평소와 같이 모델을 학습시킵니다.

PyTorch 데이터 병렬화

PyTorch의 동기식 SGD의 경우 모델을 torch.nn.DistributedDataParallel으로 래핑합니다. 모델 초기화 후 0부터 시작하는 장치 번호 순위 설정:

from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel.
model = ...
model = model.to()
ddp_model = DistributedDataParallel(model, device_ids=[])

6. 기기 관리

장치를 관리할 때 성능이 크게 변경됩니다. PyTorch와 TensorFlow는 모두 신경망을 잘 적용하지만 실행 방식이 다릅니다.

텐서플로

GPU를 사용할 수 있는 경우 TensorFlow는 자동으로 GPU 사용으로 전환합니다. GPU와 GPU에 액세스하는 방법에 대한 제어가 있습니다. GPU 가속이 자동화됩니다. 이것이 의미하는 바는 메모리 사용을 제어할 수 없다는 것입니다.

파이토치

PyTorch는 CUDA를 사용하여 GPU 또는 CPU 사용량을 지정합니다. 모델은 GPU 및 CPU 사용을 위한 CUDA 사양 없이는 실행되지 않습니다. GPU 사용은 자동화되지 않으므로 리소스 사용을 더 잘 제어할 수 있습니다. PyTorch는 GPU 제어를 통해 교육 과정을 향상시킵니다.

7. 두 딥 러닝 플랫폼의 사용 사례

TensorFlow와 PyTorch는 각각의 회사에서 처음 사용되었습니다. 오픈 소스가 된 이후로 Google과 Facebook 외에도 많은 사용 사례가 있습니다.

텐서플로

Google Brain Team의 Google 연구원들은 Google 연구 프로젝트에 TensorFlow를 처음 사용했습니다. Google은 다음을 위해 TensorFlow를 사용합니다.

• 검색 결과 및 자동 완성
• Speech-to-Text 및 음성 기술.
• 이미지 인식 및 분류.
• 기계 번역 시스템.
• Gmail의 스팸 감지

Google 외부에도 많은 사용 사례가 있습니다. 예:

• 시노베이션 벤처스 – 망막 이미지를 이용한 질병 분류 및 세분화.
• 페이팔 – 딥 전이 학습 및 생성 모델링을 통한 사기 탐지.
• 차이나 모바일 – 네트워크 문제 감지, 자동화된 컷오버 시간 예측 및 작업 로그 확인을 위한 딥 러닝 시스템.

파이토치

PyTorch는 Facebook AI Researchers Lab(FAIR)에서 Facebook에서 처음 사용했습니다. Facebook은 다음을 위해 PyTorch를 사용합니다.

• 안면 인식 및 물체 감지.
• 스팸 필터링 및 가짜 뉴스 감지.
• 뉴스피드 자동화 및 친구 제안 시스템.
• 음성 인식.
• 기계 번역 시스템.

PyTorch는 오픈 소스입니다. 이제 Facebook 외부에 다음과 같은 많은 사용 사례가 있습니다.

• 체엑스넷 – 합성곱 신경망을 사용한 폐렴 확률 점수 및 흉부 X선 히트맵
• 테슬라 자동 조종 장치 – 자율주행 차량을 위한 실시간 컴퓨터 비전 멀티태스킹
• Uber AI Labs PYRO – 심층 확률 모델링을 위한 확률 프로그래밍 언어. 운전자, 최적의 경로, 차세대 지능형 차량과의 매칭을 예측하고 최적화합니다.

PyTorch 또는 TensorFlow를 사용해야 하나요?

PyTorch는 프로그래머와 과학 연구자들이 가장 좋아하는 옵션입니다. 과학 커뮤니티는 인용 횟수를 볼 때 PyTorch를 선호합니다. 최근 배포 및 프로덕션 기능을 통해 PyTorch는 연구에서 프로덕션으로 이동할 때 훌륭한 옵션입니다.

조직과 스타트업은 일반적으로 TensorFlow를 사용합니다. 배포 및 프로덕션 기능은 TensorFlow에 엔터프라이즈 사용 사례에서 좋은 평판을 제공합니다. Tensorboard를 사용한 시각화는 고객에게도 우아한 프레젠테이션을 보여줍니다.

PyTorch와 TensorFlow는 집중적으로 개발 중인 강력한 딥 러닝 라이브러리입니다. 오늘날 둘 사이에는 차이점보다 유사점이 더 많으며 하나에서 다른 것으로 전환하는 것은 원활한 프로세스입니다.