2024 하계 모각코 3주차
모각코 3주차
😀학번, 이름 : 202102557, 이현
🎡계획 : PyTorch, Tensorflow, JAX 알아보기
📄결과 :
- PyTorch, Tensorflow, JAX에 대해 간단히 알아보았다.
- 서로 어떤 차이가 있는지를 주로 중점적으로 알아보았다.
Tensorflow
- 구글에서 만든 오픈소스 머신러닝 프레임워크
- 2015년에 처음 공개되었으며, 현재 가장 널리 사용되는 딥러닝 프레임워크 중 하나
- Tensorflow는 데이터 플로우 그래프를 사용하여 수치 연산을 하는 라이브러리
- Tensorflow는 다양한 언어를 지원하며, 파이썬을 가장 많이 사용한다.
-
Tensorflow는 Tensorboard라는 시각화 도구를 제공하여 학습 과정을 모니터링할 수 있다.
- 텐서플로우는 인공지능 연산을 위한 Low-level 행렬 계산 함수들이 만들어져있는 라이브러리라고 생각하면 된다.
- 로우 레벨 API이기 때문에 해당 함수들로 직접 인공지능 모델과 레이어를 구현하려면 매우 힘들기 때문에,
- 보통은 Keras나 Tensorflow의 고수준 API를 사용한다.
PyTorch
- PyTorch는 Facebook에서 만든 오픈소스 머신러닝 프레임워크
- Tensorflow와 마찬가지로 데이터 플로우 그래프를 사용하여 수치 연산을 하는 라이브러리
- PyTorch는 Tensorflow와 달리 동적 그래프를 사용한다.
- PyTorch는 파이썬을 기반으로 하며, Numpy와 유사한 구조를 가지고 있다.
- PyTorch는 Tensorboard를 사용할 수 없지만, TensorboardX를 사용하여 학습 과정을 모니터링할 수 있다.
-
PyTorch는 Tensorflow보다 더 직관적이고 쉽게 사용할 수 있다.
- 텐서플로우와 달리 파이토치는 인공지능 연산을 위한 High-level 행렬 계산 함수들이 만들어져있는 라이브러리라고 생각하면 된다.
- 저수준 API 위주로 제공되어 케라스와의 통합이 필수적인 텐서플로우와 달리,
- 고수준 API를 자체적으로 제공하기 때문에 해당 함수들로 직접 인공지능 모델과 레이어를 구현하기 쉽다.
JAX
- JAX는 Google에서 만든 머신러닝 프레임워크
- JAX는 Tensorflow와 PyTorch의 장점을 결합한 프레임워크
- JAX는 Tensorflow와 PyTorch와 달리 XLA를 사용하여 JIT 컴파일을 지원한다.
- 빠른 속도로 인공지능 연산을 해야 하는 경우 JAX를 사용하는 것이 좋다.