- 위 그래프에서도 보다시피, Torch 의 구글 트렌드는 지속적으로 상승하고 있음. (앞으로도 그럴것같다는...)
- 2023년 1월 기준, 최근 5년내 논문 구현에서도 Pytorch 사용빈도가 압도적으로 우세함. (PapersWithCode)
- Torch는 디버깅하기 쉽다. (Line 별 옵션)
- Pythonic Interface
- 유연한 모델 저장 (가중치만 따로 저장할 수 있어서, 모델 구조 바뀔 때 편하다.)
- Documentation에서 많은 튜토리얼 제공 (초보자가 접근하기 쉽다. )
등등.. 여러가지 이유가 또 있을거고, 어떤 점에서는 Tensorflow가 더 좋은점도 있겠지만...
나는 연구실에서 사용하던게 파이토치여서 더 친숙해서 앞으로도 토치로 개발을 할 것 같다.
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