무시할 수 없는 2022년 상위 10개 딥 러닝 프레임워크

머신 러닝(ML)의 인기가 업계에서 계속 확고해짐에 따라 데이터 과학에서 또 다른 혁신적인 연구 영역인 딥 러닝(DL)이 부상하고 있습니다.

딥 러닝은 머신 러닝의 하위 분기입니다. 딥 러닝의 고유한 측면은 테이블에 제공하는 정확성과 효율성입니다. 방대한 양의 데이터로 훈련될 때 딥 러닝 시스템은 인간 두뇌의 인지 능력에 필적할 수 있습니다(심지어 능가할 수도 있습니다).

읽기: 딥 러닝 경력 경로

당연히 이 고급 학습 분야에서 일하는 데이터 과학자들은 딥 러닝을 위한 직관적인 프레임워크를 개발하느라 바빴습니다. 이러한 딥 러닝 프레임워크는 데이터 과학자와 ML 개발자가 딥 러닝 모델을 훨씬 더 편리하게 구축하는 데 도움이 되는 인터페이스 또는 라이브러리/도구가 될 수 있습니다. 딥 러닝 프레임워크의 가장 좋은 점은 딥 러닝 프레임워크에서 처리하는 기본 ML/DL 알고리즘의 복잡성에 들어갈 필요가 없다는 것입니다.

이제 가장 인기 있고 광범위하게 사용되는 딥 러닝 프레임워크와 고유한 기능을 살펴보겠습니다!

최고의 딥 러닝 프레임워크

1. 텐서플로우

Google의 오픈 소스 플랫폼인 TensorFlow는 아마도 머신 러닝 및 딥 러닝을 위한 가장 인기 있는 도구일 것입니다. TensorFlow는 JavaScript 기반이며 ML/DL 모델을 쉽게 교육하고 배포할 수 있는 다양한 도구와 커뮤니티 리소스를 갖추고 있습니다. 최고의 딥 러닝 소프트웨어 도구에 대해 자세히 알아보세요.

핵심 도구를 사용하면 브라우저에서 모델을 빌드하고 배포할 수 있지만 TensorFlow Lite를 사용하여 모바일 또는 임베디드 장치에 모델을 배포할 수 있습니다. 또한 대규모 프로덕션 환경에서 ML/DL 모델을 교육, 구축 및 배포하려는 경우 TensorFlow Extended가 그 목적을 달성합니다.

당신이 알아야 할 것:

• JavaScript, C++, C #, Java, Go 및 Julia에서 사용할 수 있는 실험적인 인터페이스가 많이 있지만 Python은 TensorFlow 작업에 가장 선호되는 프로그래밍 언어입니다. 파이썬이 개발자들에게 인기 있는 이유를 읽어보십시오.
• 강력한 컴퓨팅 클러스터에서 모델을 실행하고 배포하는 것 외에도 TensorFlow는 모바일 플랫폼(iOS 및 Android)에서도 모델을 실행할 수 있습니다.
• TensorFlow는 광범위한 코딩이 필요하며 정적 계산 그래프로 작동합니다. 따라서 먼저 그래프를 정의한 다음 계산을 실행해야 합니다. 모델 아키텍처에 변경 사항이 있는 경우 모델을 다시 교육해야 합니다.

TensorFlow의 장점:

• TensorFlow는 DL 모델을 개발하고 딥 러닝 아키텍처를 실험하는 데 가장 적합합니다.
• 그래프, SQL 테이블, 이미지를 함께 입력하는 등 데이터 통합 ​​기능에 사용됩니다.

2. 파이토치

PyTorch는 Facebook에서 개발한 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크입니다. Torch 라이브러리를 기반으로 하며 연구 프로토타이핑에서 프로덕션 배포에 이르기까지 전체 프로세스를 가속화하는 한 가지 주요 목표로 설계되었습니다. PyTorch에서 흥미로운 점은 Python 인터페이스 위에 C++ 프론트엔드가 있다는 것입니다.

프론트엔드가 모델 개발의 핵심 기반 역할을 하는 반면, torch.distributed" 백엔드는 연구 및 생산 모두에서 확장 가능한 분산 교육 및 성능 최적화를 촉진합니다.

Tensorflow와 어떻게 다른가요? Pytorch 대 Tensorflow를 읽으십시오.

당신이 알아야 할 것:

• PyTorch를 사용하면 PDB 또는 PyCharm과 같은 표준 디버거를 사용할 수 있습니다.
• 동적으로 업데이트된 그래프와 함께 작동하므로 교육 프로세스 자체에서 모델 아키텍처에 필요한 변경을 수행할 수 있습니다.

파이토치의 장점:

• 소규모 프로젝트 및 프로토타입을 교육, 구축, 배포하는 데 탁월합니다.
• 자연어 처리 및 컴퓨터 비전과 같은 딥 러닝 애플리케이션에 광범위하게 사용됩니다.

3. 케라스

목록에 있는 또 다른 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크는 Keras입니다. 이 멋진 도구는 TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit 및 PlaidML에서 실행할 수 있습니다. Keras의 USP는 속도입니다. 데이터 병렬화에 대한 지원이 내장되어 있으므로 방대한 양의 데이터를 처리하는 동시에 모델의 훈련 시간을 단축할 수 있습니다. Python으로 작성되었으므로 매우 사용하기 쉽고 확장 가능합니다.

당신이 알아야 할 것:

• Keras는 높은 수준의 계산을 훌륭하게 수행하지만 낮은 수준의 계산은 강력한 적합성이 아닙니다. 낮은 수준의 계산을 위해 Keras는 "백엔드"라는 다른 라이브러리를 사용합니다.
• 프로토타이핑과 관련하여 Keras에는 한계가 있습니다. Keras에서 대규모 DL 모델을 구축하려면 한 줄 함수를 사용해야 합니다. 이 측면은 Keras를 훨씬 덜 구성 가능하게 만듭니다.

케라스의 장점:

• 이 분야에서 이제 막 여행을 시작한 초보자에게 적합합니다. 쉽게 배우고 간단한 개념을 프로토타이핑할 수 있습니다.
• 심층 신경망으로 빠른 실험을 촉진합니다.
• 읽기 쉽고 정확한 코드를 작성하는 데 도움이 됩니다.

4. 소네트

DeepMind에서 개발한 Sonnet은 TensorFlow에서 복잡한 신경망 구조를 구축하기 위해 설계된 고급 라이브러리입니다. 짐작할 수 있듯이 이 딥 러닝 프레임워크는 TensorFlow를 기반으로 구축되었습니다. Sonnet은 신경망의 특정 부분에 해당하는 기본 Python 객체를 개발하고 생성하는 것을 목표로 합니다.

그런 다음 이러한 객체는 계산 TensorFlow 그래프에 독립적으로 연결됩니다. Python 객체를 독립적으로 생성하고 그래프에 연결하는 이 프로세스는 고급 아키텍처의 설계를 단순화하는 데 도움이 됩니다.

당신이 알아야 할 것:

• Sonnet은 "snt.Module"이라는 단일 개념을 기반으로 구축된 간단하면서도 강력한 프로그래밍 모델을 제공합니다. 이러한 모듈은 기본적으로 독립적이며 서로 분리되어 있습니다.
• Sonnet은 snt.Linear, snt.Conv2D, snt.BatchNorm과 같은 사전 정의된 모듈과 사전 정의된 모듈 네트워크(예: snt.nets.MLP)와 함께 제공되지만 사용자는 자신의 모듈을 구축할 수 있습니다.

소네트의 장점:

• Sonnet을 사용하면 내부적으로 다른 하위 모듈을 선언하거나 구성 과정에서 다른 모듈로 전달할 수 있는 모듈을 작성할 수 있습니다.
• Sonnet은 TensorFlow와 함께 작동하도록 명시적으로 설계되었으므로 Tensor 및 variable_scopes를 포함한 기본 세부 정보에 쉽게 액세스할 수 있습니다.
• Sonnet으로 생성된 모델은 원시 TF 코드 및 다른 고급 라이브러리에 작성된 모델과 통합될 수 있습니다.

5. MXNet

MXNet은 심층 신경망을 훈련하고 배포하도록 설계된 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크입니다. 확장성이 높기 때문에 빠른 모델 학습을 촉진합니다. 유연한 프로그래밍 모델을 과시하는 것 외에도 C++, Python, Julia, Matlab, JavaScript, Go, R, Scala, Perl 및 Wolfram을 포함한 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다.

당신이 알아야 할 것:

• MXNet은 이식 가능하며 여러 GPU 및 다양한 시스템으로 확장할 수 있습니다.
• CNN(Convolutional Neural Network) 및 LSTM(Long Short-Term Memory Network)과 같은 최첨단 DL 모델을 지원하는 린(lean), 유연하고 확장 가능한 딥 러닝 프레임워크입니다.

MXNet의 장점:

• 빠른 컨텍스트 전환 및 최적화된 계산과 함께 여러 GPU를 지원합니다.
• 명령형 프로그래밍과 기호 프로그래밍을 모두 지원하므로 개발자가 딥 러닝 모델을 구축하기 위해 원하는 프로그래밍 방식을 선택할 수 있습니다.

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6. TensorFlow를 위한 스위프트

Swift for TensorFlow는 TensorFlow의 성능과 Swift 프로그래밍 언어의 성능을 결합한 차세대 플랫폼입니다. 기계 학습용으로 특별히 설계되었기 때문에 TensorFlow용 Swift는 ML, 미분 프로그래밍, 컴파일러, 시스템 설계 등의 모든 최신 연구를 통합합니다. 프로젝트는 초기 단계에 있지만 실험에 관심이 있는 모든 사람에게 열려 있습니다.

당신이 알아야 할 것:

• 미분 가능한 프로그래밍에 관해서는 Swift for TensorFlow에서 최고 수준의 auto-diff 지원을 받습니다. 따라서 몇 분 안에 모든 함수 또는 사용자 지정 데이터 구조의 파생물을 구분할 수 있습니다.
• 여기에는 사용자의 생산성을 향상시키는 데 도움이 되는 정교한 도구 체인이 포함됩니다. Jupyter 노트북에서 대화식으로 Swift를 실행하고 유용한 자동 완성 제안을 받아 차세대 딥 러닝 프레임워크의 방대한 API 표면을 추가로 탐색할 수 있습니다.

TensorFlow를 위한 Swift의 장점:

• Swift의 강력한 Python 통합은 마이그레이션을 매우 쉽게 만듭니다. 범용 프로그래밍 언어인 Python과 직접 통합하여 Swift for TensorFlow를 사용하면 사용자가 강력한 알고리즘을 편리하고 원활하게 표현할 수 있습니다.
• 동적 언어가 프로젝트에 적합하지 않은 경우 훌륭한 선택입니다. 정적으로 유형이 지정된 언어인 Swift는 코드의 모든 오류를 미리 표시하므로 사전 예방적 접근 방식을 취하고 코드를 실행하기 전에 수정할 수 있습니다.

7. 글루온

최근 딥 러닝 프레임워크 목록에 추가된 Gluon은 개발자가 머신 러닝 모델을 쉽고 빠르게 구축할 수 있도록 도와주는 오픈 소스 딥 러닝 인터페이스입니다. 사전 구축되고 최적화된 다양한 신경망 구성 요소를 사용하여 ML/DL 모델을 정의하기 위한 간단하고 간결한 API를 제공합니다.

Gluon을 사용하면 간단하고 명확하며 간결한 코드를 사용하여 신경망을 정의할 수 있습니다. 사전 정의된 레이어, 옵티마이저 및 이니셜라이저를 포함하여 완전한 범위의 플러그 앤 플레이 신경망 빌딩 블록과 함께 제공됩니다. 이는 복잡한 기본 구현 세부 정보를 제거하는 데 도움이 됩니다.

당신이 알아야 할 것:

• MXNet을 기반으로 하며 DL 모델 생성을 단순화하는 깔끔한 API를 제공합니다.
• 훈련 알고리즘과 신경망 모델을 병치하여 성능 저하 없이 개발 프로세스에 유연성을 부여합니다. 이 훈련 방법을 Gluon 훈련기 방법이라고 합니다.
• Gluon을 사용하면 사용자가 동적 신경망 정의를 선택할 수 있습니다. 즉, 원하는 구조와 Python의 기본 제어 흐름을 사용하여 이동 중에도 이를 구축할 수 있습니다.

글루온의 장점:

• Gluon을 사용하면 다른 데이터 구조와 마찬가지로 ML/DL 모델을 정의하고 조작할 수 있으므로 기계 학습을 처음 접하는 초보자를 위한 다목적 도구입니다.
• Gluon의 높은 유연성 지수 덕분에 신경망 모델을 프로토타입하고 실험하는 것이 간단합니다.

8. DL4J

Deeplearning4J(DL4J)는 Java 및 JVM(Java Virtual Machine)용으로 작성된 분산 딥 러닝 라이브러리입니다. 따라서 Scala, Clojure 및 Kotlin과 같은 모든 JVM 언어와 호환됩니다. DL4J에서 기본 계산은 C, C++ 및 Cuda로 작성됩니다.

이 플랫폼은 Apache Spark와 Hadoop을 모두 사용합니다. 이는 모델 교육을 촉진하고 분산 CPU 및 GPU에서 사용하기 위해 비즈니스 환경 내에서 AI를 통합하는 데 도움이 됩니다. 사실, 다중 GPU에서 성능 면에서 Caffe와 동등할 수 있습니다.

당신이 알아야 할 것:

• 고유한 오픈 소스 수치 컴퓨팅 라이브러리인 ND4J로 구동됩니다.
• DL4J에서 신경망은 클러스터를 통한 반복 감소를 통해 병렬로 훈련됩니다.
• 제한된 Boltzmann 기계, deep belief net, deep autoencoder, recursive neural tensor network, stacked denoising autoencoder, word2vec, doc2vec 및 GloVe의 구현을 통합합니다.

DL4J의 장점:

DL4J를 사용하면 각각 "계층"을 형성하는 얕은 네트워크에서 심층 신경망을 구성할 수 있습니다. 이는 사용자가 Spark 및 Hadoop과 함께 작동하는 프로덕션 등급의 분산 프레임워크에서 필요에 따라 Variational Autoencoder, sequence-to-sequence autoencoder, convolutional net 또는 recurrent net을 결합할 수 있는 유연성을 제공합니다.

9. 온앤엑스

Open Neural Network Exchange 또는 ONNX 프로젝트는 Microsoft와 Facebook의 아이디어입니다. ML 및 DL 모델의 개발 및 프레젠테이션을 위해 설계된 개방형 생태계입니다. 여기에는 내장 연산자 및 표준 데이터 유형의 정의와 함께 확장 가능한 계산 그래프 모델의 정의가 포함됩니다. ONNX는 AI 작업의 다양한 수단 간에 모델을 전송하는 프로세스를 단순화합니다. 한 프레임워크에서 모델을 훈련하고 추론을 위해 다른 프레임워크로 전송할 수 있습니다.

당신이 알아야 할 것:

• ONNX는 PyTorch 및 Caffe2와 같은 서로 다른 ML 프레임워크 간에 전환하기 위한 지능형 시스템으로 설계되었습니다.
• ONNX 모델은 현재 Caffe2, Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet 및 PyTorch에서 지원됩니다. 또한 여러 다른 표준 라이브러리 및 프레임워크에 대한 커넥터를 찾을 수 있습니다.

DL4J의 장점:

• ONNX를 사용하면 하드웨어 최적화에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다. 하드웨어 시스템 전체에서 성능을 극대화할 수 있는 ONNX 호환 런타임 및 라이브러리를 사용할 수 있습니다.
• ONNX를 사용하면 다운스트림 추론 영향에 대해 걱정할 필요 없이 선택한 추론 엔진을 사용하여 선호하는 프레임워크에서 개발할 수 있습니다.

10. 체이너

Chainer는 NumPy 및 CuPy 라이브러리 위에 Python으로 작성된 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크입니다. 실행별 정의 접근 방식을 도입한 최초의 딥 러닝 프레임워크입니다. 이 접근 방식에서는 먼저 네트워크에서 수학 연산(예: 행렬 곱셈 및 비선형 활성화) 간의 고정 연결을 정의해야 합니다. 그런 다음 실제 훈련 계산을 실행합니다.

당신이 알아야 할 것:

Chainer에는 ChainerMN, ChainerRL, ChainerCV 및 ChainerUI의 4가지 확장 라이브러리가 있습니다. ChainerMN을 사용하면 Chainer를 여러 GPU에서 사용할 수 있으며 MXNet 및 CNTK와 같은 다른 딥 러닝 프레임워크에 비해 초고속 성능을 제공할 수 있습니다.

체이너의 장점:

• Chainer는 매우 직관적이고 유연합니다. 실행별 정의 방식에서는 "if" 문 및 "for 루프"와 같은 프로그래밍 언어의 기본 구성을 사용하여 제어 흐름을 설명할 수 있습니다. 이러한 유연성은 순환 신경망을 구현할 때 유용합니다.
• Chainer의 또 다른 중요한 이점은 디버깅이 쉽다는 것입니다. 실행별 정의 방식에서는 언어의 내장 디버거를 사용하여 훈련 계산을 일시 중단하고 특정 네트워크의 코드에서 흐르는 데이터를 검사할 수 있습니다.

마무리

이제 모든 주요 딥 러닝 프레임워크에 대한 자세한 아이디어를 얻었으므로 정보에 입각한 결정을 내리고 프로젝트에 가장 적합한 프레임워크를 선택할 수 있습니다.

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