[Pytorch] 소개

Pytorch는 메타에서 2016년에 공개한 오픈소스 ML 프레임워크다.
Tensorflow, JAX와 더불어서 가장 대중적인 ML 환경 중 하나이며, 연구부터 실제 모델 배포에 이르기까지 널리 사용되는 환경이다.

대부분의 ML 환경이 그렇듯이 cuda 기반이며, 코어는 C++로 만들어져있고 인터페이스만 Python이다.

vs Tensorflow

pytorch의 가장 큰 대적자는 아무래도 tensorflow였다.
후발주자라서 처음에는 밀렸지만, 이제는 pytorch 사용 비율이 tensorflow를 추월한 모양새다.

pytorch가 tensorflow에 비해서 가지는 가장 큰 장점 중 하나는, 사용이 쉽고 간편하다는 것이었다.
tensorflow는 복잡하고 난해한 사용법으로 악명이 높았다. keras 등의 프론트엔드를 쓰면 나아지긴 하는데, 뭔가 애매한 것 같다.

난이도 뿐만 아니라, 환경도 전반적으로 pytorch에 유리한 환경이 되었다.
ML 엔지니어들은 대체로 모델을 자체적으로 개발하기보다는 논문을 참고해서 연구 결과를 재현해보며 원하는 결과를 얻곤 하는데, 근래에 나오는 대부분의 딥러닝 연구들이 pytorch를 기반으로 나오는 것도 사용 비율에 큰 영향을 줬다고 할수 있겠다.
새로 나오는 딥러닝 논문의 80%~90% 정도는 pytorch 기반인 것으로 알려져있다.

하지만 임베디드를 비롯한 특정 영역에서는 여전히 tensorflow가 강세를 보이는 것으로 알고 있다.
그런데 Tensorflow를 만든 구글조차도 JAX로 이동하려는 모습을 보여주고 있기 때문에, 미래는 좀 어둡다고 할 수 있겠다.

참조
https://ko.wikipedia.org/wiki/PyTorch
https://www.reddit.com/r/MLQuestions/comments/112sege/pytorch_vs_tensorflow/