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1. Backgrounds
- TensorFlow & Pytorch : 둘의 가장 큰 차이점은 Static graphs vs Dynamic computation graphs
2. Computational Graphs vs Define and Run
3. Why PyTorch
- TensorFlow : production, Cloud 연결, Multi-GPU 측면에서 유리 (실제 제품을 만들고 출시할 때 유리)
- PyTorch : 개발 과정에서 디버깅이 쉬움 -> 논문 작성 or 내 아이디어를 작성하는데 유리
- PyTorch 특징
- Numpy
- AutoGrad (자동미분이 가능)
- Function (다양한 딥러닝 함수 제공)
- Tensor
- Matrix는 Tensor 연산의 도구
- Scalar (rank=0)
- Vector (rank=1)
- Diad (rank=2)
- Triad (rank=3)
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