3주차 Introduction to PyTorch

많은 딥러닝 프레임워크가 있었지만 Facebook의 PyTorch와 Google의 Tensorflow가 리더로 자리잡았다.

Pytorch와 Tensorflow의 가장 큰 차이점

1. Pytorch

• Dynamic Graph
• backward propagation을 쓸 때 autograd(자동미분)를 할 때 실행시점에서 그래프를 정의한다.
• computational_graph
  

  

• Define by Run
  • 실행하면서 그래프를 생성한다.
  • 즉시확인(디버깅)이 가능하다 -> pythoninc code

2. Tensorflow

• Static Graph
• Define and Run 기법을 사용한다.
  • 그래프를 먼저 정의하는 코드를 작성하고 실행시점에 데이터를 feed시킨다.