Keras 대 PyTorch: Keras와 PyTorch의 차이점

게시 됨: 2020-12-28

이 기사를 읽고 있다면 딥 러닝 분야에 발을 들여놓았고 아마도 첫 딥 러닝 프로젝트를 구축하는 중일 것입니다. 가장 인기 있는 것 중 Keras, PyTorch, Tensorflow, FastAPI 등 딥 러닝에 사용할 수 있는 프레임워크와 라이브러리의 과잉에 대해 혼란스러워 했을 것입니다.

딥러닝을 위한 다양한 프레임워크

이 기사에서는 가장 많이 찾는 딥 러닝용 API/프레임워크인 Keras와 PyTorch의 비교를 살펴보겠습니다. 또한 다음 딥 러닝 프로젝트를 구축하는 데 둘 중 어느 것이 더 나은지 배우게 됩니다.

비교는 다음 요소를 기반으로 합니다.

출현
사용의 용이성
디버깅
성능
인기
결론: 언제 무엇을 왜 사용합니까?

출현

Keras는 딥 러닝 고급 API입니다. Tensorflow(Google의 또 다른 인기 있는 딥 러닝 프레임워크)를 기반으로 구축된 오픈 소스 라이브러리로, Tensorflow 코드를 훨씬 더 쉽게 작성하고 실행할 수 있습니다. Keras는 개발자가 많은 복잡성 없이 딥 러닝 모델을 구성할 수 있어야 한다는 사명으로 2015년 Francois Chollet에 의해 개발되었습니다. 사용 용이성과 구문의 단순성으로 인해 엄청난 인기를 얻었습니다.

PyTorch는 Python Deep Learning 저수준 프레임워크(예: Tensorflow)입니다. Torch 라이브러리를 기반으로 하는 오픈 소스 라이브러리입니다. PyTorch는 2016년 Facebook의 AI Research Team에서 개발했습니다. PyTorch는 Keras와 달리 초보자에게 쉽지 않을 수 있습니다. 그러나 PyTorch가 제공하는 것은 대규모 실제 데이터 세트에 대한 탁월한 유연성과 초고속 실행입니다.

승자: 무승부

더 읽어보기: Tensorflow와 PyTorch

사용의 용이성

손으로, Keras는 PyTorch와 비교하여 딥 러닝 학습을 위한 이동 프레임워크였습니다. 이전에 말했듯이 Keras는 구문적으로 쉬워야 한다는 점을 염두에 두고 개발되었습니다. 따라서 딥 러닝 모델을 준비하는 동안 수행하는 기본 단계는 데이터 로드, 모델 정의, 모델 컴파일, 모델 교육 및 마지막으로 평가입니다. 위의 모든 단계는 몇 줄의 코드로 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 간단한 신경망 모델을 정의하기 위해 Keras로 할 수 있는 일은 다음과 같습니다.

모델 정의

따라서 몇 가지 하이퍼 매개변수와 함께 model.add(…)를 사용하면 신경망 모델에 레이어를 삽입할 수 있습니다. 또 다른 model.add(...) 및 Boom! 또 다른 레이어! 정말 쉽습니다.

이제 모델 정의 및 컴파일 후에 일부 데이터 세트에서 모델을 훈련해야 합니다.

글쎄요, Keras와 함께라면 그것은 한 조각의 케이크입니다. 입력 및 출력 데이터와 일부 하이퍼 매개변수를 언급하는 model.fit(...)을 사용하면 됩니다. 짜잔! 모델이 학습 프로세스를 성공적으로 시작합니다(단 한 줄의 코드).

이러한 간단하고 간결하며 읽기 쉬운 구문 덕분에 Keras는 딥 러닝 초보자와 개발자 사이에서 매우 인기 있는 언어입니다.

반면 PyTorch는 덜 간결하여 더 복잡합니다. PyTorch를 사용하면 딥 러닝 모델을 실행하기 위한 모든 기본 단계를 명시적으로 거쳐야 합니다. 모델을 훈련시키려면 다음을 수행해야 합니다. 각 훈련 배치가 시작될 때 가중치를 초기화하고, 정방향 및 역방향 패스를 실행하고, 손실을 계산하고, 그에 따라 가중치를 업데이트해야 합니다.

PyTorch 교육 섹션만

PyTorch를 사용하면 모든 핵심 세부 사항에 익숙해져야 하므로 PyTorch와 함께 앞으로 딥 러닝 분야에 막 입문한 초보자에게는 엄청난 작업이 될 수 있음을 알 수 있습니다.

승자: 케라스

디버깅

디버깅은 흥미로운 부분입니다.

여러분 모두가 알고 있듯이 Keras에는 .fit(…), .compile(…)과 같은 간단한 기능이 많이 있어 코드를 쉽게 작성할 수 있습니다. 따라서 Keras에서는 오류를 범할 가능성이 희박합니다. 그러나 코드에 오류가 발생하면(완전히 정상임) 일반적으로 디버그하기가 매우 어렵습니다. 그 이유는 너무 많은 세부 사항이 다양한 기능으로 캡슐화되어 실제로 어디가 잘못되었는지 찾기 위해 모든 세부 사항을 시각화해야 하기 때문입니다.

명시적으로 표시된 PyTorch 코드를 사용하면 디버깅이 훨씬 쉬워집니다. 신경망의 모든 세부 사항이 코드에 설명되어 있으므로 오류를 찾는 것은 비교적 간단한 작업입니다. 원하는 대로 가중치, 편향, 네트워크 계층을 변경한 다음 모델을 다시 실행할 수 있습니다.

승자: 파이토치

성능

성능 면에서 Keras는 PyTorch에 비해 뒤쳐져 있습니다.

Keras는 구문상의 이유로 매우 인기가 있을 수 있지만 일반적으로 거대한 데이터 세트를 다룰 때는 선호되지 않습니다. Keras는 계산 속도가 느리고 일반적으로 프로토타입과 같은 모델에 대한 초기 아이디어가 필요한 더 작은 데이터 세트에 사용됩니다. 이러한 모델에는 일반적으로 거대하거나 온라인 데이터 세트가 없기 때문에 수많은 초보자가 첫 DL 모델로 사용합니다.

PyTorch는 이 요소에서 정말 빛을 발합니다. PyTorch와 TensorFlow는 사용자가 거대한 데이터 세트를 다룰 때 프레임워크로 사용됩니다. PyTorch는 Keras보다 훨씬 빠르고 메모리와 최적화가 우수합니다. 앞서 언급했듯이 PyTorch는 딥 러닝 모델을 정의하거나 변경할 수 있는 유연성을 제공하는 데 탁월합니다. 따라서 PyTorch는 확장 가능한 솔루션을 구축하는 데 사용됩니다. 업계 수준의 데이터 세트는 PyTorch에서 문제가 되지 않으며 매우 쉽고 빠르게 모델을 컴파일하고 훈련할 수 있습니다.

승자: 파이토치

반드시 읽어야 할 것: 오픈 소스 딥 러닝 라이브러리

결론

그래서 마지막 질문이 생깁니다. Keras와 PyTorch 중 어느 것이 더 낫습니까?

글쎄, 대답은 사용자에 따라 다릅니다. 사용자로서 딥 러닝 분야에 막 입문했고 첫 딥 러닝 모델을 구축하고자 하는 열망이 있는 경우 모델에서 Keras를 TensorFlow용 인터페이스로 구현해야 합니다. 초보자에게 매우 친숙하며 유용한 온라인 커뮤니티도 있습니다. Keras에게 큰 감사를 드립니다. 딥 러닝을 가르치는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.

그러나 딥 러닝에 상대적으로 경험이 있는 경우(이미 알고 있을 수도 있음) PyTorch는 물론 둘 중 더 나은 프레임워크입니다. PyTorch는 빠른 속도로 인기를 얻고 있습니다.

딥 러닝 분야의 개척자, 즉 Ian Goodfellow, Andrej Karpathy, Stanford와 같은 최고의 대학은 성능, 속도 및 유연성 면에서 우월한 PyTorch로 전환했습니다. PyTorch로 Computer Vision 문제를 해결하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.

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