Keras Tensorflow위에서 동작하는 라이브러리 -> 사용자 친화적으로 개발되어 사용이 편해 필요함 간단한 신경망의 경우 몇줄만으로 만들 수 있음 사용자가 Tensorflow를 좀 더 쉽고 편하게 사용할 수 있게 해주는 high level API를 제공 Tensorflow 구글에서 만든 딥러닝 프로그램을 쉽게 구현할 수 있도록 다양한 기능을 제공해주는 라이브러리 TensorBoard (브라우저에서 실행가능한 시각화 도구)를 제공 -> 딥러닝 학습 과정 추적하는데 유용 Tensor형태의 data들이 모델을 구성하는 연산들의 그래프를 따라 흐르면서 연산이 일어남 (Flow) Keras사용보다 훨씬 더 디테일한 조작이 가능 Tensor 데이터의 배열 배열의 집합 array와 matrix와 매우 유사한 ..

Pytorch 파이썬에서 제공되는 딥러닝 네트워크 tensorflow와 같이 많은 사람들이 사용하는 딥러닝 프레임워크 Numpy vs Pytorch 딥러닝에서 numpy만을 사용한다면, backpropagation에서 모든 미분식을 직접 계산하고 코드로 작성해야함. 반면 Pytorch 사용시 backward() 함수 호출 시 자동으로 계산 GPU틑 통한 연산 가능 여부 Numpy의 경우 GPU로 값들을 보내 연산을 돌리고 다시 받는 것이 불가능 Pytorch의 경우 내부적으로 CUDA를 통해 GPU 사용가능 -> 연산빠름 * CUDA - 엔비디아가 개발한 GPU를 통한 연산을 가능하게 만든 API 모델 Tensorflow vs Pytorch 공통점 둘 다 연산에 GPU이용하는 프레임 워크 차이점 tens..