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> 현재 많은 연구자들의 논문에서 Tensorflow 보다 Pytorch 관련 논문의 비율이 앞도적으로 늘어나고 있음
> 전체 논문에서도 Torch가 Tensorflow보다 많은 비율을 차지하고 있는 추세
Simplicity
•numpy와 유사하고 매우 pythonic하고 파이썬 환경 시스템과 쉽게 통합할 수 있다.
•Tensorflow에서는 debugging 하기 굉장히 까다롭다.
Great API
•대부분 Tensorflow보다 Pytorch를 더 선호한다.
•왜냐하면 tensorflow에서는 많은 변경이 있었다. (layers -> slim -> estimators -> tf.keras)
Performance
•PyTorch의 동적 그래프는 최적화의 기회를 엄격히 줄여준다는 사실에도 불구하고, PyTorch가 TensorFlow보다 빠르지 않더라도 그만큼 빠르다는 보고가 많았다. (사실이라고 할 수는 없지만 매우 빈번하게 나오는 이야기임)
•Tensorflow가 이 부분에서 static graph를 써서 확실하게 더 좋은 성능을 낸다고 할 수는 없을 것 같다.
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Pytorch를 활용할 수 있도록 공부를 시작해보자!!
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