TensorFlow, Keras, PyTorch 프레임워크 비교하기

텐서플로는 유연성과 강력한 배포 기능으로 인해 딥 러닝에 선호되는 프레임워크입니다.

### 딥 러닝을 위한 TensorFlow, Keras, PyTorch 비교하기
* 🧠 텐서플로는 **심층 신경망과 복잡한 숫자 문제에 초점**을 맞춘 기계 학습을 위해 Google에서 만든 저수준 소프트웨어 라이브러리입니다.
* 🔗 Keras는 사용자 친화적이고 모듈식이며 확장 가능하도록 설계되어 **딥 러닝 모델을 더 쉽게 실험**할 수 있도록 해주는 **TensorFlow 위에서 실행되는 하이레벨 API**입니다.
* 🔥 Facebook에서 개발한 PyTorch는 기본 Python의 유연성과 표현의 용이성으로 잘 알려진 **로우레벨 API**로, 특히 **자연어 처리 및 컴퓨터 비전**에 널리 사용됩니다.
* 📊 세 가지 프레임워크는 **API 수준, 속도, 아키텍처 복잡성, 데이터 세트 처리, 디버깅, 개발 용이성 및 배포** 측면에서 차이가 있습니다.
* 📈 텐서플로는 **상위 및 하위 수준의 API로 유연성**을 제공하지만 복잡성이 있는 반면, **Keras는 모델 구현을 간소화**하지만 오버헤드가 추가됩니다.
* ⚡ 텐서플로우가 가장 빠르고, **케라스는 추상화 때문에 속도가 느리며**, **파이토치는 텐서플로우의 속도와 비슷**합니다.
* 🏗 TensorFlow는 계산 그래프가 있는 복잡한 아키텍처를 가지고 있는 반면, **Keras와 PyTorch는 더 높은 추상화 수준**을 제공하여 구현이 더 쉽습니다.
* 🛠 텐서플로는 **낮은 수준의 특성**으로 인해 학습과 디버깅이 어려운 반면, Keras는 **초보자 친화적**이며 PyTorch는 둘 사이의 균형을 맞추고 있습니다.
* 🚀 TensorFlow는 **TensorFlow Serving을 통해 배포**하는 데 탁월한 반면, Keras와 PyTorch는 자체 배포 도구가 있지만 **TensorFlow만큼 원활하지는 않습니다**.
* 🏆 이 동영상에서는 **광범위한 채택, 배포 기능, 복잡한 모델에 대한 유연성** 때문에 프로덕션에서 선호하는 프레임워크로 TensorFlow를 제안합니다.
* 💡 초보자나 빠른 프로토타입 제작을 원한다면 단순성이 뛰어난 **Keras**를 추천하며, 연구 환경에서 유연성과 대중성을 인정받은 **PyTorch**를 추천합니다.

Pytorch vs TensorFlow vs Keras | Which is Better | Deep Learning Frameworks Comparison | Simplilearn

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TensorFlow는 기계 학습을 위한 Google의 저수준 소프트웨어 라이브러리로, 기호적 수학과 데이터 흐름 접근 방식을 통해 심층 신경망의 훈련과 추론에 중점을 두고 있습니다.

Keras는 텐서플로우 위에서 실행되는 고급 딥 러닝 API로, 신경망을 빠르게 실험할 수 있는 사용자 친화적인 모듈식 인터페이스를 제공합니다.

이 동영상에서는 API 수준, 속도, 아키텍처, 배포 및 개발 용이성 등의 기준에 따라 이러한 플랫폼 간의 차이점도 살펴봅니다.

Google에서 지원하는 Keras는 텐서플로우, 테아노, MXNet과 같은 저수준 API를 감싸는 래퍼 역할을 합니다.

Facebook에서 개발한 PyTorch는 자연어 처리와 컴퓨터 비전에 중점을 둔 저수준 API로, 유연성과 세련된 Python 인터페이스를 제공합니다.

이들 간의 주요 차이점은 API 수준에 있는데, Keras는 높은 수준의 인터페이스를 제공하고 TensorFlow는 높은 수준과 낮은 수준의 API를 모두 제공하는 반면 PyTorch는 낮은 수준의 API로 남아 있습니다.

TensorFlow는 빠르고 고성능을 위해 사용되는 반면, Keras는 TensorFlow에 종속되어 있기 때문에 속도가 느립니다.

TensorFlow와 PyTorch의 속도는 비슷하지만 Keras는 내장된 기능으로 더 빠른 개발을 제공합니다.

TensorFlow는 복잡한 아키텍처를 가지고 있는 반면 Keras는 더 간단하고 사용자 친화적인 환경을 제공하며 PyTorch는 가독성이 떨어지는 까다로운 아키텍처를 가지고 있습니다.

TensorFlow는 대규모 데이터 세트를 처리하지만 디버깅이 어렵고, Keras는 소규모 데이터 세트에서 작동하며 프로그램이 더 간단하며, PyTorch는 고차원 데이터 세트를 관리하고 디버깅이 더 쉽습니다.

초보자가 사용하기 가장 쉬운 것은 Keras이고, 그 다음이 PyTorch이며, 가장 강력하고 쉬운 배포를 제공하는 것은 TensorFlow입니다.

TensorFlow Serving은 머신 러닝 모델을 배포하기 위한 유연한 시스템을 제공하는 반면, Keras와 PyTorch는 자체적인 배포 방법을 제공합니다.

PyTorch Mobile은 교육에서 배포로의 전환을 간소화하여 모바일 기기를 위한 엔드투엔드 워크플로우를 제공하고 연합 학습을 통해 개인 정보를 보호하는 기능을 지원합니다.

TensorFlow는 프로덕션에서 가장 널리 사용되는 딥 러닝 API이며, PyTorch는 교육 및 연구용으로 선호됩니다.

PyTorch는 사용 편의성과 빠른 실행 속도를 제공하지만, TensorFlow는 더 나은 배포 옵션과 유연성을 제공합니다.

Keras는 시작하기가 더 쉽지만 TensorFlow는 더 많은 제어 기능과 임의의 계산 그래프를 생성할 수 있는 기능을 제공합니다.