TensorFlow와 PyTorch의 차이점 비교: 무엇을 선택해야 할까?

딥러닝 개발에 있어 TensorFlow와 PyTorch는 가장 널리 사용되는 두 가지 프레임워크입니다. 두 프레임워크는 모두 강력한 기능을 제공하며, 연구와 상용 애플리케이션에 모두 사용됩니다. 하지만 각 프레임워크는 고유한 특징을 가지고 있어 사용 목적에 따라 적합한 도구를 선택하는 것이 중요합니다. 이번 글에서는 TensorFlow와 PyTorch의 주요 차이점을 다양한 측면에서 비교하며 살펴보겠습니다.

1. 개발사 및 커뮤니티

TensorFlow

• 개발사 : Google Brain 팀에서 개발하였으며, Google의 내부 머신러닝 시스템에서부터 시작되었습니다.
• 커뮤니티 및 생태계 : TensorFlow는 비교적 오랜 역사를 가지고 있으며 방대한 커뮤니티와 다양한 서드파티 라이브러리를 제공합니다. 특히 TensorFlow Extended(TFX)와 같은 확장 도구가 상용 환경에서 활용도를 높여줍니다.

PyTorch

• 개발사 : Meta(AI Research)에서 개발되었으며, Torch라는 초기 오픈소스 프로젝트에서 발전했습니다.
• 커뮤니티 및 생태계 : PyTorch는 연구 커뮤니티에서 큰 인기를 얻었으며, 특히 자연어 처리와 컴퓨터 비전 분야에서 많은 연구 논문이 PyTorch 기반으로 작성되고 있습니다.

2. 사용의 직관성 및 코드 스타일

TensorFlow

• TensorFlow 2.x에서는 Keras API가 통합되어 비교적 직관적이고 간결한 코드를 작성할 수 있습니다.
• 하지만 여전히 저수준 API를 사용할 경우 코드가 복잡해질 수 있으며, 디버깅이 어렵다는 의견이 많습니다.

PyTorch

• PyTorch는 Pythonic한 코드 스타일을 따르며, 익숙한 문법으로 작성할 수 있어 초보자도 쉽게 접근할 수 있습니다.
• 동적 계산 그래프를 사용하여 실행 시점에서 디버깅이 용이하고 코드의 가독성이 뛰어납니다.

3. 계산 그래프 방식

TensorFlow

• TensorFlow는 “정적 계산 그래프(Static Computational Graph)”를 기반으로 합니다.
• 모델이 실행되기 전에 계산 그래프를 미리 정의하므로, 최적화와 배포에 유리합니다.
• TensorFlow 2.x에서는 Eager Execution을 도입해 동적 계산 그래프를 지원하지만, PyTorch만큼 자연스럽지는 않습니다.

PyTorch

• PyTorch는 “동적 계산 그래프(Dynamic Computational Graph)”를 기반으로 합니다.
• 실행 중에 계산 그래프가 생성되므로, 데이터에 따라 동적인 네트워크 구조를 쉽게 정의할 수 있습니다.
• 이 방식은 연구와 프로토타이핑에 특히 유리합니다.

4. 모델 배포

TensorFlow

• TensorFlow는 상용 배포에 적합하도록 설계되었습니다.
• TensorFlow Serving, TensorFlow Lite, TensorFlow.js와 같은 도구를 통해 클라우드, 모바일 웹 환경에 최적화된 모델을 배포할 수 있습니다.

PyTorch

• PyTorch는 TorchScript를 통해 모델을 직렬화하고, C++ 기반 환경에 배포할 수 있는 기능을 제공합니다.
• 하지만 모델 배포와 관련된 도구는 TensorFlow에 비해 다양성이 부족하다는 평가를 받습니다.

5. 성능 및 확장성

TensorFlow

• TensorFlow는 대규모 데이터와 복잡한 모델에 적합하도록 설계되었습니다.
• 분산 학습 및 TPU(Tensor Processing Unit) 지원이 강력하며, Google의 클라우드 인프라와도 밀접하게 통합됩니다.

PyTorch

• PyTorch는 GPU가속이 뛰어나며, 연구용 실험과 비교적 소규모의 프로젝트에 적합합니다.
• PyTorch Distributed와 같은 도구를 통해 분산 학습도 가능하지만, 대규모 상용 프로젝트에서는 TensorFlow보다 덜 활용됩니다.

6. 학습 곡선

TensorFlow

• TensorFlow는 기능이 방대하고, 활용 가능한 도구가 많아 처음에는 학습곡성이 다소 가파를 수 있습니다.
• 그러나 Keras를 사용하면 초보자도 쉽게 시작할 수 있습니다.

PyTorch

• PyTorch는 직관적인 설계 덕분에 학습 곡선이 완만합니다.
• 특히 Python 개발자라면 PyTorch의 문법에 익숙해지기 쉬운 편입니다.

7. 라이브러리 및 생태계 확장

TensorFlow

• TensorFlow Hub : 사전 학습된 모델 공유 플랫폼
• TFX(TensorFlow Extended) : 데이터 전처리부터 배포까지 통합된 파이프라인 제공
• TensorBoard : 모델 학습 과정을 시각화할 수 있는 강력한 도구

PyTorch

• PyTorch Lightning: 간단하고 확장 가능한 훈련 루프
• Hugging face Transformers: 자연어 처리 모델의 표준 라이브러리
• Catalyst : 연구 프로젝트를 빠르게 설정할 수 있는 프레임워크

8. 결론 : 무엇을 선택해야 할까?

TensorFlow를 선택해야 할 경우

• 대규모 데이터와 모델을 활용하는 상용 애플리케이션을 개발하고 배포해야 할 때
• Google 클라우드 환경 및 TPU와 밀접하게 통합된 워크플로우를 사용할 때
• 안정적인 확장성과 다양한 도구를 필요로 할 때

PyTorch를 선택해야 할 경우

• 실험적이고 창의적인 연구 프로젝트를 수행할 때
• 빠르게 프로토타입을 개발하고 동적 계산 그래프를 활용해야 할 때
• Python 중심의 간결한 코드를 선호할 때