TensorFlow_vs_PyTorch

🤖 TensorFlow와 PyTorch 비교 및 설명

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🔹 TensorFlow란?

TensorFlow는 Google Brain 팀에서 개발한 오픈소스 딥러닝 프레임워크입니다.
주로 머신러닝 및 딥러닝 모델을 설계, 학습, 배포하기 위한 플랫폼으로 널리 사용됩니다.

• 출시: 2015년 (Google)
• 라이선스: Apache 2.0 (상업적 사용 가능)
• 언어: Python 중심, C++, JavaScript 등 다중 언어 지원
• 특징:
  • 정적 계산 그래프 기반 (단, Eager Execution 지원)
  • 모델 배포에 강력한 기능 제공 (TF Serving, TF Lite, TF.js 등)
  • Keras를 통한 쉬운 고수준 API 제공

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🔹 PyTorch란?

PyTorch는 Meta(Facebook)의 AI Research Lab에서 개발한 오픈소스 딥러닝 프레임워크입니다.
직관적이고 유연한 코드 작성이 가능해 연구 및 실험 환경에 특히 적합합니다.

• 출시: 2016년 (Meta/Facebook)
• 라이선스: BSD 라이선스 (상업적 사용 가능)
• 언어: Python 중심 (일부 C++ API 제공)
• 특징:
  • 동적 계산 그래프 (Define-by-Run)
  • 디버깅이 쉽고 직관적인 구조
  • 최근 TorchScript, TorchServe 등을 통해 제품 배포도 강화됨

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🔍 TensorFlow vs PyTorch 비교표

항목	TensorFlow	PyTorch
개발사	Google	Meta (Facebook)
출시 연도	2015년	2016년
오픈소스 여부	✅ Apache 2.0 (상업적 사용 가능)	✅ BSD License (상업적 사용 가능)
계산 그래프	정적 그래프 + Eager 모드	동적 그래프
사용 언어	Python, C++, JavaScript 등	Python 중심
자동 미분	tf.GradientTape()	autograd
주요 API	Keras, Estimator 등	torch.nn, torchvision 등
모델 배포	TF Serving, TF Lite, TF.js	TorchScript, TorchServe, ONNX
학습 난이도	비교적 복잡 (초기 기준)	직관적, 디버깅 용이
사용 적합성	제품화/배포에 유리	연구/실험에 유리 (최근엔 실무도 강화)

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✅ 요약

• TensorFlow는 대규모 시스템 배포와 다양한 플랫폼 지원에 유리
• PyTorch는 개발자가 이해하고 실험하기 쉬워 연구자에게 인기 많음
• 최근에는 PyTorch도 배포 도구 강화, TensorFlow도 Eager 모드 도입으로 유사성이 커지고 있음

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📌 참고

• PyTorch와 TensorFlow 모두 활발한 커뮤니티와 다양한 튜토리얼 제공
• 두 프레임워크 모두 GPU 가속(CUDA)을 지원하고 지속적으로 발전 중