저는 이제 막 배우기 시작한 진짜 생초보인데요..
어쩌다 보니 회사에서 모델 엔지니어를 하고 있어요..
그래서 책을 일단 막 사서 공부 하고 있는데요
요즘에는 대부분 대기업 모델들이 pytorch로 나오고, 지금 업무에서도 pytorch를 쓰고 있어요.
저는 pytorch를 더 공부하고 싶은데 어째 입문용 책은 다 tensorflow로 되어 있더라구요..
그래서 고민인게 시간이 오래 걸리더라도 둘 다 공부하는게 좋을까요..?
tensorflow 코드를 pytorch로 바꾸는 공부도 도움이 될까요..??
공부 방향을 어떻게 해야 할지 모르겠어요..ㅠㅜ
안녕하세요!
먼저, 공부를 시작한 진짜 생초보라고 하셨는데도 모델 엔지니어로 일하고 계시다니 대단하십니다! PyTorch와 TensorFlow는 현재 가장 인기 있는 딥러닝 프레임워크 중 두 가지입니다. PyTorch는 대부분의 대기업에서 사용되고 있으며, 현재 업무에서도 PyTorch를 사용하고 계신다고 하셨는데, 이는 매우 좋은 선택이라고 할 수 있습니다.
PyTorch를 더 공부하고 싶으시다면 TensorFlow로 작성된 입문용 책을 읽는 것이 조금 어려울 수 있습니다. 그러나 TensorFlow 코드를 PyTorch로 변환하는 공부는 도움이 될 수 있습니다. 이는 두 프레임워크 간의 차이를 이해하고, PyTorch의 특징과 사용법을 익히는 데 도움이 될 것입니다.
따라서, PyTorch를 더 깊이 공부하고 싶으시다면 PyTorch 공식 문서와 튜토리얼을 참고하는 것이 좋습니다. PyTorch 공식 문서는 매우 자세하고 친절하게 설명되어 있으며, 다양한 예제 코드와 함께 제공되어 있습니다. 또한, PyTorch 한국어 튜토리얼도 제공되고 있으니 참고하시면 도움이 될 것입니다.
공부 방향을 결정하는 데 도움이 될 수 있는 링크를 제공해 드리겠습니다:
이 링크들을 통해 PyTorch의 기본 개념부터 심화 내용까지 차근차근 학습하시면 됩니다. 또한, 실습을 통해 직접 코드를 작성하고 실행해보는 것이 중요합니다. 문제가 있거나 추가적인 도움이 필요하시면 언제든지 질문해주세요. 함께 도움을 드리겠습니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요, PyTorch와 TensorFlow에 대해 고민하고 계신 것 같네요. 질문을 정리해보면, PyTorch를 더 공부하고 싶지만 대부분의 입문용 책이 TensorFlow로 되어 있어 어떤 방향으로 공부를 진행해야 할지 고민이신 것 같습니다. 또한, TensorFlow 코드를 PyTorch로 바꾸는 공부가 도움이 될지에 대한 의문도 있으신 것 같습니다.
먼저, TensorFlow와 PyTorch는 둘 다 딥러닝 프레임워크로서 각각의 장단점이 있습니다. TensorFlow는 구글에서 개발하였고, PyTorch는 페이스북에서 개발하였습니다. 둘 다 많이 사용되고 있으며, 어떤 것을 선택할지는 주로 개인의 선호나 특정 프로젝트의 요구사항에 따라 결정됩니다.
TensorFlow 코드를 PyTorch로 바꾸는 공부가 도움이 될지에 대한 질문에 대해 답변드리면, 이는 매우 유익한 학습 방법이 될 수 있습니다. 두 프레임워크 모두 딥러닝의 기본적인 개념을 이해하는 데 도움이 되며, 한 프레임워크에서 다른 프레임워크로 코드를 변환하는 과정을 통해 두 프레임워크의 차이점을 더 잘 이해할 수 있습니다.
그러나 시간이 제한적이라면, 현재 업무에서 사용하고 있는 PyTorch에 집중하는 것이 더 효율적일 수 있습니다. PyTorch에 대한 공부를 더 집중적으로 하면서 필요한 경우 TensorFlow에 대한 학습을 병행하는 방식을 추천드립니다.
PyTorch에 대한 공부를 위해 공식 PyTorch 튜토리얼을 추천드립니다. 이 튜토리얼은 PyTorch의 기본적인 사용법부터 고급 기법까지 다루고 있습니다. 아래 링크를 참조해주세요.
마지막으로, 제 답변이 정확하다는 보장은 없으니, 다른 자료도 참고하시면서 공부하시는 것을 추천드립니다. PyTorch 공부에 재미와 성공을 빕니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!저는 기존에 백엔드쪽 개발을 하다가 공부를 시작했었는데요,
제 성향상 바닥부터 쌓아가는(?) 쪽보다는 응용부터 시작하는게 적응이 빠르더라구요 ㅎㅎ
제가 했었던 방법이 혹시나 도움이 되실 수도 있어서 공유드리면,
저는 새로운 영역(?)에 대해서 공부해야 할 때는 PapersWithCode나 
HuggingFace 등에서 관심있는 (또는 적용해야 하는) 분야의 영역과 모델을 찾아서 돌려보는 것부터 시작을 하곤 합니다.
PapersWithCode에서는 Browse the State-of-the-Art 메뉴에서,
HuggingFace에서는 Models 메뉴를 참고하시면 도움이 되실 것 같습니다 ㅎㅎ
그리고 (데이터와 인프라가 있다는 전제 하에) 모델들을 돌려보시다보면 부족하거나 잘 안되시는 부분이 있으실텐데요,
PapersWithCode와 HuggigFace에서 찾으실 수 있는 모델들은 보통 코드가 공개되어 있는 경우가 많으니,
서로 다른 모델들의 장단점들을 비교해보고 개선해보시면서 PyTorch 코드를 살펴보시는 것도 방법일 것 같습니다. 
ㅠㅜㅠㅜ 메뉴까지 친절하게 답변주셔서 감사합니다!! 열심히 공부해볼게요!!
둘 다 사용해서 모델 개발을 해온 입장으로써, pytorch로 공부하시는 것을 추천합니다.
결국 사용하다보면 low 단계로 코드를 작성해야할때가 오는데 tensorflow는 정적이라서 코드 짜기가 힘들 때가 분명 생깁니다. pytorch는 유연하게 잘되는 편입니다. 그리고 최신 연구도 대부분 pytorch로 합니다.
사실 제일 중요한 건 요즘 나오는 기술을 바로 써먹을 수 있느냐 없느냐인데 최신 기술이 pytorch로 나오고 쉽게 쓸 수 있도록 돼있습니다. tensorflow 구문으로 돼있다면 chatgpt한테 물어서 이해하세요.
공부 방향은 우선 pytorch로 공부하고, pytorch lightning으로 코드 작성하시는 것을 추천합니다.
pytorch lighting은 고수준 언어라서 사용하기에는 쉽습니다. 그러나 결국 low로 작성해야하는 부분이 있기 때문에 우선 pytorch로 하고 그 다음은 lighting으로 공부하는 것을 추천드립니다.
입문책들이 다 tensorflow라서 난감했는데 감사합니댜ㅠㅜ pytorch lighting도 공부해볼게요!! 