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[PyTorch] PyTorch란

제이널 2025. 6. 21. 12:53

 

 

 

PyTorch?

  • PyTorch는 오픈 소스 딥러닝 프레임워크로, Python 언어와 Torch 라이브러리를 기반으로 만들어졌습니다.
  • 주로 신경망(Neural Network) 모델을 만들고 학습시키는 데 사용되며, 이미지 인식, 자연어 처리 등 다양한 인공지능 분야에서 활용됩니다.
  • Meta(구 Facebook) AI Research에서 개발되었고, 현재는 PyTorch Foundation에서 관리하고 있습니다.
  • Numpy와 유사한 텐서(Tensor) 연산 기능을 제공하면서, GPU 가속을 통해 대용량 데이터 처리와 빠른 연산이 가능합니다.
  • Numpy와 유사하지만 자동 미분으로 역전파를 쉽게 계산할 수 있다는 점이 특징입니다.

왜 PyTorch를 사용하는가?

 

딥러닝 프레임워크는 여러 가지가 있지만, 그중에서도 PyTorch는 특히 연구자와 개발자 사이에서 높은 인기를 누리고 있습니다. 그 이유는 다음과 같습니다.

 

  1. 동적 계산 그래프(Dynamic Computational Graph)로 인한 유연성
    1. PyTorch는 코드를 실행하면서 즉시 계산 그래프를 생성하는 ‘동적 계산 그래프’를 사용합니다. 이 덕분에 모델을 만들고 수정하는 과정이 매우 직관적이고 유연합니다. 특히 복잡한 모델이나 실험적인 구조를 빠르게 구현하고 디버깅하기에 적합합니다.
    2. 반면, TensorFlow 1.x는 ‘정적 계산 그래프’를 사용해 초기 설정이 복잡하고 디버깅이 어렵다는 단점이 있었지만, 최근에는 TensorFlow 2.x에서 PyTorch와 비슷한 동적 그래프 방식을 지원합니다.
  2. Python 친화적이고 직관적인 코드 스타일
    1. PyTorch는 Python 언어와 거의 일체화되어 있어서, Python 개발자라면 자연스럽게 학습할 수 있습니다. 기존의 NumPy 사용자라면 텐서 연산 문법도 매우 익숙하고, 코드 가독성이 뛰어납니다. 이 때문에 학습 곡선이 완만하고, 빠른 프로토타이핑에 유리합니다.
  3. 강력한 커뮤니티와 생태계
    1. PyTorch는 Facebook과 활발한 오픈소스 커뮤니티의 지원을 받아 빠르게 발전하고 있습니다. 다양한 라이브러리(Transformers, Detectron2, PyTorch Lightning 등)와 풍부한 튜토리얼, 논문 구현체들이 공개되어 있어, 최신 연구와 실무에 바로 활용할 수 있습니다.
  4. 연구용과 실무용 모두에 적합
    1. 초창기 PyTorch는 연구용으로 주로 사용되었지만, 현재는 안정성과 성능 개선이 많이 이루어져 실제 산업 현장에서도 충분히 사용 가능합니다. ONNX(Open Neural Network Exchange) 포맷을 지원해 다양한 환경에 배포하기도 쉽습니다.
  5. 자동 미분과 디버깅의 용이성
    1. PyTorch는 autograd라는 자동 미분 엔진을 내장해, 복잡한 역전파 과정을 손쉽게 처리합니다. 또한 동적 그래프 덕분에, 일반 Python 디버거와 친화적이어서 문제 원인을 빠르게 찾고 고칠 수 있습니다.

사용 예시

 

1. 텐서(Tensor) 생성 및 연산

텐서는 다차원 배열로, PyTorch의 기본 데이터 구조입니다. Numpy와 비슷하지만 GPU 연산을 지원합니다.

import torch

x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
y = torch.tensor([4.0, 5.0, 6.0])
z = x + y # 텐서 연산

 

2. 신경망 모델 정의

torch.nn.Module을 상속받아 신경망 구조를 정의합니다.

import torch.nn as nn

class SimpleNN(nn.Module):
	def __init(self):
    	super(ImpleNN, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(3, 1)
        
    def foward(self, x):
    	return self.linear(x)

 

3. 학습(Training) 과정

손실 함수(loss function)와 옵티마이저(optimizer)를 정의하고, 순전파(foward), 손실 계산, 역전파(backward), 파라미터 업데이트의 순서로 진행합니다.

 

model = SimpleNN() # 학습 대상 모델 정의
criterion = nn.MSELoss() # 손실 함수 정의
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 옵티마이저 정의

# 학습 반복
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad() # gradient 초기화
    output = model(x) # 입력값 x에 대한 모델의 예측값 얻기
    loss = criterion(output, y) # 손실 계산
    loss.backward() # 역전파(손실 함수를 기준으로 파라미터에 대해 미분을 계산)
    optimizer.step() # 계산된 gradient를 기준으로 모델의 파라미터 업데이트

 

 

PyTorch는 복잡한 모델(예: CNN, RNN, Transformer)도 쉽게 구현할 수 있으며, 사용자 정의 레이어, 동적 제어 흐름, 가중치 공유 등 다양한 기능을 지원하는 딥러닝 프레임워크입니다.