PyTorch vs TensorFlow

조금 자극적인 이 제목은 최근 올라온 레딧(Reddit)의 포스트입니다. 댓글이 뜨겁게 이어지고 있는데요. 코멘트를 읽어 보면 딥러닝 프레임워크에 대한 사람들의 생각을 엿볼 수 있습니다. 재미있는 몇가지 내용을 요약합니다.

  • TF: 분산 환경에 대한 지원, 윈도우즈나 모바일 환경등 다양한 디바이스에 포팅 가능, 디플로이 지원(텐서플로우 서빙을 의미하는 듯), 텐서보드!!, 최근 베치마크에서 성능이 낮았지만 1.0 버전은 모른다, 그래도 Theano 보단 빠르다, 프러덕트에 사용할 거라면, 레이어 구조에 익숙하다면, 폭 넓은 커뮤니티와 구글의 백업
  • Keras: 심각한 작업에 맞닥뜨리면 쓸모가 없다, 교육용이라면
  • pytorch: 빠름 빠름(거의 토치만큼, Theano의 두배), 대세는 다이나믹 그래프(top down 코딩), define+run이 싫다면, 아직 추가되어야 할 게 많다, 연구용이라면 나쁘지 않을 듯, 파이써닉하니까, 디버깅이 편하다, 그래디언트 직접 핸들링, numpy->Tensor(GPU)->Variable(그래디언트) 추상화 좋음
  • 회사에서는 TF, 집에서는 pytorch
  • Lasagne의 API는 아름답고, Caffe는 사망함

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