가장 많이 활용하는 5대 딥러닝 플레임워크 (Top 5 Deep Learning Frameworks)

딥러닝 개요

기계 학습 프로세스에는 입력, 처리, 출력 작업이 포함된다. 딥러닝 알고리즘은 숫자를 입력으로 받아들이고 다른 숫자를 반환할 뿐만 아니라 이미지, 텍스트, 소리 또는 비디오를 입력으로 가져가고 다른 이미지, 텍스트, 소리, 비디오 또는 단순한 숫자를 반환할 수 있다. 구글 번역기, 자율주행차, 시리 등에 적용되어 있다. 이 기술은 깊은 신경망 구조를 갖고 있어 '딥러닝'이라고 불린다.

딥러닝 알고리즘이 학습하면, 질병 탐지, 자동차 운전, 들판의 잡초나 해충 찾기, 기계 결함 찾기 등 실제 문제를 해결하는 데 활용할 수 있다.

최근 심층학습의 발전되면서 많은 과제에서 딥러닝이 인간을 능가하는 수준에 이르렀다. 특히 이미지에서 텍스트를 추출하거나 사물을 분류하는 등의 작업을 처리하는 등 컴퓨터 비전에 있어서 탁월성능을 발휘하고 있다.

그러나 딥러닝은 대량의 데이터와 상당한 컴퓨팅 능력을 필요로 하기 때문에 구현이 간단하지 않다. CPU 사용으로는 충분하지 않으며, 그래픽 처리 장치(GPU)의 사용하여 성능을 개선하였고, 현재 TensorFlow 사용자의 속도를 높이기 위해 특별히 설계된 TPU(텐서 처리 장치)도 있다.

5대 딥러닝 개발 플레임워크

1. 텐서플로우(TensorFlow)

텐서플로우는 구글에서 만든 가장 인기 있는 딥러닝 프레임워크이다.
텐서플로우에서 Tensor(텐서)란 딥러닝에서 데이터를 표현하는 방식이다. 텐서는 행렬로 표현할 수 있는 2차원 형태의 배열을 높은 차원으로 확장한 다차원 배열이다. 연산은 데이터 흐름 그래프(dataflow graph)로 이루어지며, 텐서 형태의 데이터들이 딥러닝 모델을 구성하는 연산들의 그래프를 따라 흐르면서 연산된다.

이와같은 방식으로 인하여 데이터를 의미하는 Tensor 와 DataFlow Graph를 따라 연산이 수행되는 Flow를 합쳐 TensorFlow 란 이름이 나오게 되었다.

텐서플로우는 기본적으로 C++로 구현 되어 있으며, Python, Java, Go 등 다양한 언어를 지원한다. 브라우저에서 실행가능한 시각화 도우인 텐서보드(TensorBoard)를 제공하여, 딥러닝 학습 과정을 추적하는데 유용하다.
Airbnb, Intel, Twitter와 같은 주요 기업에서 사용 중이다. 대부분의 구글 기술들은 텐서플로우로 개발 되고 있다고 예를 들어, 구글 번역, 자연 언어 처리, 텍스트 분류와 요약, 음성, 이미지 및 필기 인식, 예측, 태그 지정 등의 개발에 텐서플로우 기능을 사용하고 있다.

텐서플로우는 파이썬 기반의 오픈 소스 딥러닝 프레임워크로, 구글의 많은 지원과 지속적인 업데이트로 활발한 커뮤니티가 형성되어있다. 또한 텐서플로우는 타사 딥러닝 플랫폼과 잘 통합되는 포괄적인 패키지다. 현재 개발자들이 가장 많이 사용하는 프레임워크이다.
 
다음은 텐서플로의 장단점이다

장점:

- 확장성: 텐서플로우는 대규모 머신러닝 작업을 처리하도록 설계됐으며 CPU, GPU, TPU 등 다양한 플랫폼에서 실행할 수 있다.
- 유연성: 텐서플로우는 높은 수준의 유연성을 제공하며 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리 및 강화 학습을 포함한 광범위한 기계 학습 작업에 사용할 수 있다.
- 고급 API: TensorFlow는 Keras와 같은 고급 API를 제공하여 코드 몇 줄만으로 머신 러닝 모델을 쉽게 구축하고 훈련할 수 있습니다.
- 커뮤니티 지원: TensorFlow는 기능을 확장하는 도구, 라이브러리 및 프레임워크를 만들어 생태계에 기여하는 대규모의 적극적인 개발자 커뮤니티를 가지고 있습니다.
- 배포 옵션: TensorFlow 모델은 모바일 장치, 클라우드 및 임베디드 시스템을 포함한 다양한 플랫폼에 배포할 수 있습니다.

단점:

- 시간이 필요한 학습 곡선: 텐서플로는 복잡성과 텐서 및 그래프 계산과 같은 개념을 이해해야 하기 때문에 초보자가 배우기 어려울 수 있다.
- 성능 문제: TensorFlow의 유연성과 확장성은 특정 작업에 대해 더 전문화된 기계 학습 라이브러리보다 느릴 수 있기 때문에 성능 비용이 든다.
- 디버깅 과제: TensorFlow 모델을 디버깅하는 것은 특히 많은 계층과 노드가 있는 크고 복잡한 모델로 작업할 때 어려울 수 있다.
- 문서 부족: 일부 사용자는 텐서플로의 문서가 필요한 정보를 탐색하고 찾기 어려울 수 있다.
- 리소스 과다 소비: TensorFlow를 사용하여 대규모 모델을 훈련하려면 고급 GPU 및 TPU를 포함한 상당한 계산 리소스가 필요할 수 있으며, 이는 비용이 많이 들 수 있다.


2. 케라스(Keras)

 

 

케라스는 널리 사용되는 오픈소스 딥러닝 프레임워크 중의 하나이다. 케라스는 텐서플로우를 기반으로 만들어졌다. 케라스는 매우 사용하기 간단하였기에 결국 텐서플로우로 통합되었다. 매우 작은 코드로 딥러닝 모델을 개발 할 수 있어 인공지능 초보자들이 개발하기에 가장 쉬운 프레임워크 중 하나이다. 2019년 텐서플로우 2.0에서 케라스의 문법과 패키지를 지원하게 되었다.
 
케라스의 장단점은 다음과 같다:

장점:

- 사용 편의성: Keras는 신경망 구축을 위한 고급 API로, 사용하기 쉽도록 설계되어 초보자와 전문가 모두 접근할 수 있다.
- 모듈식 및 유연성: Keras는 사용자가 복잡한 딥 러닝 모델을 쉽게 구축, 훈련 및 평가할 수 있는 모듈식의 유연한 API를 제공한다.
-여러 백엔드 지원: Keras는 TensorFlow, Theano 및 Microsoft Cognitive Toolkit을 포함한 여러 백엔드와 함께 사용할 수 있으므로 사용자가 자신의 요구에 가장 적합한 백엔드를 선택할 수 있다.
- 대규모 커뮤니티: Keras는 지원을 제공하고, 지식을 공유하며, 프레임워크 개발에 기여하는 사용자 및 기여자의 크고 활발한 커뮤니티를 가지고 있다.
- 사전 훈련된 모델 활용 가능: Keras는 이미지 분류, 객체 감지 및 자연어 처리를 포함한 다양한 작업에 사용할 수 있는 광범위한 사전 훈련된 모델을 제공한다.

단점:

- 제한된 낮은 수준의 기능: Keras는 신경망을 구축하는 많은 낮은 수준의 세부 정보를 추상화하도록 설계된 높은 수준의 API이다. 이로 인해 더 낮은 수준의 제어가 필요한 특정 유형의 연구 또는 응용프로그램에 적합하지 않을 수 있다.
- 제한된 확장성: Keras는 다양한 복잡성의 딥 러닝 모델을 구축하는 데 사용될 수 있지만 특수한 하드웨어 또는 소프트웨어 최적화가 필요한 매우 큰 규모의 모델에는 적합하지 않을 수 있다.
- 제한된 사용자 지정: Keras는 사용하기 쉽도록 설계된 고급 API를 제공하지만, 이는 모델에 대한 보다 세분화된 제어가 필요한 고급 사용자를 위한 기능이 부족하다.
- 문서 불일치: 일부 사용자는 특히 버전 호환성 및 API 변경과 관련하여 Keras 문서의 불일치 현상이 있다.
최첨단 연구를 지원하지 않을 수 있음: Keras는 사용하기 쉽고 유연하도록 설계되었지만, 더 전문적이거나 실험적인 프레임워크가 필요할 수 있는 딥 러닝의 최신 최첨단 연구를 항상 지원하지는 않을 수 있다.

3. 카페(Caffe)

 

 

딥 러닝을 처음 접했다면, 카페를 사용했을 것이다. 카페는 성능이 우수한 오픈 소스 딥러닝 프레임워크다. 하루에 6,000만 개 이상의 영상을 처리할 수 있어 이미지 인식 모델을 적용하기에 매우 적합하다. C, C++, Python, MATLAB, CLI 등으로 개발 할 수 있다.

표현형 구조는 하드 코딩 없이 신경망을 훈련시킬 수 있고 확장 가능한 코드 개발을 장려한다. 카페는 시각 인식 딥러닝 어플리케이션 개발에 인기가 있다. 그러나 Caffe는 TensorFlow 또는 Microsoft Cognitive Toolkit에서 볼 수 있는 것과 같은 미세한 세분화된 네트워크 계층을 지원하지 않는다. 그 결과 복잡한 계층 형식으로 설정하는 것은 복잡하여 추천하지 않는 Caffe가 구글 딥드림과 같은 놀라운 프로젝트에 기여한 바가 있으나, 다소 뒤 처진 모습이다.
 
카페는 컴퓨터 비전 애플리케이션에서 널리 사용되어 온 딥 러닝 프레임워크이다. 다음은 장점과 단점이다:

장점:

- 빠르고 효율적: 카페는 속도에 최적화되어 있으며 CPU와 GPU 모두에서 대규모 딥러닝 모델을 효율적으로 실행할 수 있다.
- 사용하기 편리함: 카페는 딥 러닝 모델을 쉽게 정의, 훈련 및 배치할 수 있는 단순하고 직관적인 인터페이스를 가지고 있다.
- 좋은 문서: 카페는 잘 문서화된 API와 많은 예제를 가지고 있어 개발자들이 프레임워크를 쉽게 시작할 수 있다.
- 강력한 커뮤니티 지원: 카페는 포럼과 GitHub에서 도움과 지원을 제공하는 사용자와 기여자의 대규모 커뮤니티를 가지고 있습니다. 
- 사전 훈련된 모델 제공: 카페는 객체 감지, 분할 및 분류와 같은 다양한 컴퓨터 비전 작업에 사용할 수 있는 사전 훈련된 모델 라이브러리를 제공한다.

단점:

- 제한된 유연성: 카페는 컴퓨터 비전의 딥 러닝 애플리케이션을 위해 특별히 설계되었으며 반복 신경망(RNN) 또는 트렌스포머와 같은 다른 유형의 딥 러닝 모델을 지원하지 않는다.
- 제한된 프로그래밍 언어 지원: 카페는 주로 C++로 작성되며 다른 프로그래밍 언어에 대한 지원이 제한되어 있다.
- 제한된 디버깅 도구: 카페는 다른 딥 러닝 프레임워크에 비해 제한된 디버깅 도구를 가지고 있어 복잡한 모델을 디버깅하기가 더 어렵다.
- 자동 차별화 부족: 카페는 사용자가 수동으로 그레이디언트를 정의하고 계산해야 하므로 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽다.

4. PyTorch

PyTorch는 파이썬 기반의 오픈소스 인공지능 라이브러리이다. 자연어 처리와 같은 애플리케이션 개발에 사용한다. GPU 사용이 가능하여 처리 속도가 상당히 빠르다. 최신 버전은 v1.4.0 로 2020년 1월 15일 발표되었다. 페이스북에서 개발한 오픈소스(open source)로 단순성, 유연성, 수정 용이성이 우수한 것으로 잘 알려져 있다.

최근 PyTorch는 심층 학습 프레임워크 커뮤니티 활동을 강화하면서, TensorFlow의 주요 경쟁자 위치에 서게 되었다. PyTorch는 깔끔한 아키텍처 스타일로 개발되어 딥러닝 모델을 훈련시키고 모델 개발 과정을 쉽게 배워 직접 실행할 수 있도록 지원한다. PyTorch라는 이름의 Py는 분명히 Python을 의미하기 때문에 Python에 대한 기본적인 이해를 가진 사람이라면 누구나 자신의 딥러닝 모델을 만들기 시작할 수 있다.

PyTorch는 파이썬 기반의 과학 컴퓨팅 패키지로 두 집단을 대상으로 한다.

- NumPy를 대체하고 GPU의 힘을 사용
- 최고의 유연성과 속도를 제공하는 딥러닝 연구 플랫폼
 
다음은 PyTorch의 장단점이다.

장점:

- PyTorch는 매우 개발자 친화적이고 배우기 쉽다. Pythonic 문법은 특히 Python에 이미 익숙한 사람들에게 사용하기 쉽고 직관적으로 이해할 수 있게 해준다.
- PyTorch는 동적으로 설계되어 모델을 디버깅하고 개발하는 것을 더 쉽게 한다. 동적 그래프 기능을 통해 더 많은 유연성과 더 쉬운 디버깅이 가능하다.
- PyTorch는 새로운 기능과 업데이트를 정기적으로 릴리스하고 사용자를 지원하는 활성 커뮤니티를 가지고 있다.
- PyTorch는 훈련 과정에 대한 많은 유연성과 통제력을 제공하기 때문에 연구와 실험에 매우 적합하다.

단점:

- PyTorch는 TensorFlow와 같은 다른 딥 러닝 프레임워크에 비해 상대적으로 새로운 것이므로 일부 다른 프레임워크만큼 많은 리소스나 도구를 사용할 수 없을 수 있다.
- PyTorch는 대규모 배포 또는 높은 수준의 최적화가 필요한 모델의 경우 다른 프레임워크보다 느릴 수 있다. 그러나 이는 출시될 때마다 개선되고 있다.
- PyTorch의 동적 그래프 기능은 또한 생산 시스템의 정적 특성이 때때로 PyTorch의 동적 특성과 충돌할 수 있기 때문에 생산에서 모델을 배포하는 것을 더 어렵게 만들 수 있다.

5. Theano

딥 러닝에서 수학적 표현을 정의하기 위해 Python의 라이브러리 Theano를 사용한다. 그리스의 위대한 수학자 테아노의 이름을 따서 명명되었다. MILA(Montreal Institute for Learning Algorithms)에서 2007년에 출시되었으며 Theano는 하드웨어에서 최대 성능을 제공하기 위해 수많은 영리한 코드 최적화를 사용한다. 이 외에도 딥 러닝 라이브러리의 핵심에는 두 가지 중요한 기능이 있다.

텐서 연산, 그리고 CPU 또는 GPU(Graphical Computation Unit)에서 코드를 실행하는 기능이다.
이 두 가지 기능을 통해 대량의 데이터를 처리할 수 있다. 또한 테아노는 매우 유용한 기능이며 딥 러닝 복잡한 문제보다 큰 그림에서 수치 최적화를 해결할 수 있는 자동 차별화를 제안한다.

머신 러닝 모델 개발에는 많은 수학적 계산이 필요하다. 일반적으로 산술 계산, 특히 다차원의 큰 행렬을 필요로 한다. 머신 러닝 애플리케이션을 개발하기 위해 전통적인 통계 기술보다 신경망을 사용한다. 신경망은 엄청난 양의 데이터에 대해 훈련되어야 한다. 훈련은 합리적인 크기의 데이터 묶음으로 수행하며 학습 과정은 반복적으로 진행된다. 계산이 효율적으로 수행되지 않으면 네트워크 교육에 몇 시간 또는 며칠이 걸릴 수 있기 때문이다.

Theano는 머신 러닝에 사용되는 수학적 표현식을 정의하고, 이러한 표현식을 최적화하며, 중요한 영역에서 GPU를 결정적으로 사용하여 매우 효율적으로 평가할 수 있는 파이썬 라이브러리를 제공한다.
 
Theano는 딥 러닝 모델을 개발하는 데 널리 사용되는 오픈 소스 수치 계산 라이브러리이다. 다음은 장점과 단점이다.

장점:

- 빠른 계산: Theano는 딥 러닝에서 일반적인 다차원 배열을 포함하는 수학적 표현을 효율적으로 실행하도록 설계되었다. GPU의 병렬 처리 능력을 활용해 연산 속도를 높일 수 있다.
- 유연성: 테아노는 상징적인 수학적 표현을 정의하고 조작하기 위한 많은 유연성을 제공한다. 이를 통해 광범위한 신경망 아키텍처와 최적화 알고리듬을 쉽게 구현할 수 있다.
- 이식성: 테아노는 파이썬으로 작성되어 있어 여러 플랫폼에서 쉽게 사용할 수 있으며 다른 파이썬 라이브러리와 통합할 수 있다.
- 활성 커뮤니티: Theano는 개발에 기여하고 다른 사람들에게 지원을 제공하는 개발자와 사용자로 구성된 크고 활발한 커뮤니티를 가지고 있다.

단점:

-  오랜 학습 곡선: 테아노는 특히 상징적 계산 패러다임에 익숙하지 않은 초보자들에게 비교적 가파른 학습 곡선을 가지고 있다. 구문과 API는 복잡할 수 있으며 마스터하는 데 시간이 걸릴 수 있다.
- 제한된 개발: 테아노는 더 이상 활발하게 개발되거나 유지되지 않는다. 마지막 공식 출시는 2017년이었고, 이후 개발팀은 다른 프로젝트로 초점을 옮겼다.
- 문서 부족: 테아노의 문서는 다소 희박하며 탐색하기 어려울 수 있다. 온라인에서 사용할 수 있는 많은 리소스가 오래되어 최신 버전의 라이브러리와 호환되지 않을 수 있다.
- 디버깅: 오류와 예외를 해석하고 진단하기 어려울 수 있기 때문에 테아노 코드를 디버깅하는 것은 어려울 수 있습니다.