[AI] 딥러닝 프레임워크 비교: 텐서플로우 vs 파이토치 vs 케라스

dud9902 2025. 3. 3. 21:30

요즘 워낙 AI가 강세여서 AI와 머신러닝에 대한 공부를 시작하다 보니 항상 눈에 띄는 세 가지 이름이 있었다. 텐서플로우, 파이토치, 케라스. 이것저것 찾아보고 자료를 살펴볼 때마다 계속 이 프레임워크들이 등장했는데, 솔직히 이게 정확히 뭔지, 어떤 차이가 있는지 잘 몰랐다. 그래서 오늘은 내가 헷갈리지 않기 위해 세 가지 프레임워크를 정리해보려고 한다.

텐서플로우(TensorFlow)란?

텐서플로우는 구글 브레인 팀이 개발한 오픈소스 딥러닝 프레임워크로, 2015년에 처음 공개되었다. 이름에서 알 수 있듯이 '텐서(Tensor)'와 '플로우(Flow)'의 합성어로, 다차원 데이터 배열인 텐서가 계산 그래프를 통해 흐르는 방식을 의미한다. 데이터 플로우 그래프(Data Flow Graph) 구조를 사용하는데, 이는 수학 계산과 데이터 흐름을 노드(Node)와 엣지(Edge)를 사용한 방향성 그래프로 표현한다. 각 노드는 수학적 연산을 수행하고, 엣지는 다차원 데이터 배열(텐서)이 노드 간에 흐르는 경로를 나타낸다.

텐서플로우에 대해 읽으면서 그래프라는 개념이 처음에는 좀 낯설게 느껴졌다. 수학적인 표현이 꽤 복잡해 보인다.

장점

풍부한 생태계: 구글의 지원을 받아 지속적으로 업데이트되며 다양한 도구와 라이브러리, 문서가 제공된다.
텐서보드(TensorBoard): 모델 학습 과정을 시각화하고 분석할 수 있는 강력한 도구를 제공한다.
배포 용이성: TensorFlow Serving, TensorFlow Lite, TensorFlow.js 등 다양한 환경에서 모델을 쉽게 배포할 수 있다.
산업 표준: 많은 기업들이 실제 제품에 텐서플로우를 사용하고 있어 산업 표준으로 자리 잡았다.
확장성: 대규모 분산 시스템에서도 효율적으로 동작하도록 설계되어 있다.

모델 학습 과정을 시각적으로 볼 수 있는 텐서보드라는게 있다는게 신기했다. 초보자에게도 이해하기 쉬울 것 같다.

단점

가파른 학습 곡선: 특히 초기 버전은 복잡한 API 구조로 인해 입문자에게 어려울 수 있다.
정적 계산 그래프: TensorFlow 1.x에서는 정적 그래프를 사용하여 디버깅이 어렵고 프로토타이핑이 느릴 수 있다(TF 2.0에서는 즉시 실행 모드로 개선).
무거운 프레임워크: 가벼운 프로젝트에서는 불필요하게 많은 기능을 포함하고 있다.
메모리 사용량: 일부 경우에 메모리를 효율적으로 사용하지 못한다는 지적이 있다.

파이토치(PyTorch)란?

파이토치는 페이스북의 AI 연구팀(FAIR)이 개발한 오픈소스 딥러닝 프레임워크로, 2017년에 공개되었다. Torch라는 기존 프레임워크를 파이썬 기반으로 재구현한 것이다.

파이토치는 동적 계산 그래프(Dynamic Computational Graph)를 사용하는 것이 특징이다. 이는 프로그램이 실행되는 동안 그래프가 생성되고 변경될 수 있음을 의미한다. 이러한 '정의하면서 실행하는(Define-by-Run)' 방식은 파이썬의 직관적인 프로그래밍 방식과 잘 어울린다.

파이토치 코드 예제를 보니 일반적인 파이썬 코드와 비슷해 보여서 더 친숙하게 느껴졌다. 동적 그래프 개념은 처음 들었을 때는 이해가 잘 안 됐는데, 프로그램을 실행하면서 그래프를 만들어간다는 설명을 보고 나니 더 직관적인 것 같다.

장점

직관적인 인터페이스: 파이썬 스타일에 가까운 인터페이스로 코드 작성이 자연스럽다.
동적 계산 그래프: 실행 중에도 그래프를 변경할 수 있어 유연하고 디버깅이 용이하다.
빠른 프로토타이핑: 즉시 실행 방식으로 실험과 프로토타이핑이 빠르다.
학술 연구 선호: 실험적 모델 개발에 적합하여 연구 분야에서 많이 사용된다.
효율적인 메모리 사용: 자동 미분 시스템이 메모리를 효율적으로 사용한다.

파이토치는 코드를 빠르게 수정하고 실험하기 좋아서 연구자들이 선호하는것 같다.

단점

상대적으로 적은 자료: 텐서플로우에 비해 학습 자료나 예제가 적은 편이다(최근에는 많이 개선됨).
배포 도구 부족: 모델 배포를 위한 도구가 텐서플로우보다 덜 성숙하다.
기업 환경 지원: 프로덕션 환경보다는 연구 환경에 초점을 맞추고 있다.
확장성 이슈: 대규모 분산 시스템에서의 확장성이 텐서플로우보다 약할 수 있다.

케라스(Keras)란?

케라스는 프랑소와 숄레가 개발한 고수준 신경망 API로, 2015년에 공개되었다. 처음에는 독립적인 프레임워크로 시작했으나 현재는 텐서플로우의 공식 고수준 API로 통합되었다.

케라스는 '사용자 친화적', '모듈화', '확장 용이성'을 원칙으로 설계되었다. 복잡한 내부 메커니즘을 추상화하여 사용자가 모델 구조에 집중할 수 있게 한다. '순차적(Sequential)' 모델 API와 '함수형(Functional)' API를 통해 다양한 네트워크 구조를 쉽게 구현할 수 있다.

케라스에 대한 설명을 보면 정말 초보자 친화적인 것 같다. 특히 '순차적 모델'이라는 개념이 직관적으로 이해가 됐다. 레이어를 차례대로 쌓아가는 방식이라니, 딥러닝 구조를 시각적으로 상상하기 쉬웠다.

장점

사용 편의성: 직관적인 API로 빠른 프로토타이핑이 가능하다.
모듈화: 독립적인 모듈을 조합하여 쉽게 새로운 모델을 구성할 수 있다.
학습 용이성: 초보자도 쉽게 배울 수 있는 일관된 인터페이스를 제공한다.
다중 백엔드 지원: 과거에는 텐서플로우, 테아노, CNTK 등 다양한 백엔드를 지원했다(현재는 TF에 통합).
명확한 피드백: 오류 발생 시 명확하고 실용적인 피드백을 제공한다.

딥러닝 입문자라면 케라스부터 시작하는 게 좋을 것 같다는 생각이 든다.

단점

커스터마이징 한계: 저수준 조작이 필요한 경우 제약이 있을 수 있다.
복잡한 모델 구현 제약: 매우 복잡한 모델 구현에는 한계가 있을 수 있다.
성능 오버헤드: 추상화 레이어로 인한 약간의 성능 오버헤드가 있을 수 있다.
백엔드 의존성: 백엔드 프레임워크의 제약에 영향을 받는다.

더 복잡하고 커스텀한 모델을 만들고 싶다면 결국 저수준 프레임워크를 배워야 할 것 같다. 입문용으로는 좋지만 언젠가는 한계에 부딪힐 수도 있을것 같다.

프레임워크별 차이점 비교

차이점	텐서플로우	파이토치	케라스
개발사	구글	페이스북	프랑소와 숄레(현재 TF에 통합)
출시 연도	2015년	2017년	2015년
계산 그래프	정적(1.x)/동적(2.x)	동적	백엔드에 따름
프로그래밍 스타일	선언적(1.x)/명령적(2.x)	명령적	선언적
디버깅 용이성	어려움(1.x)/쉬움(2.x)	쉬움	쉬움
학습 난이도	높음	중간	낮음
시각화 도구	텐서보드	Visdom, TensorBoard	텐서보드
산업 현장 적용성	매우 높음	증가 중	높음(TF 기반)
연구 분야 선호도	높음	매우 높음	중간
모델 배포 용이성	매우 좋음	개선 중	텐서플로우와 동일
커뮤니티 규모	매우 큼	빠르게 성장 중	큼
주요 사용 분야	프로덕션, 연구	연구, 프로토타이핑	빠른 개발, 교육

표로 정리하니 각 프레임워크의 특징이 한눈에 들어온다. 학습 난이도 부분이 특히 관심이 가는데, 나중에 실제로 배울 때는 케라스부터 시작하는 게 좋을 것 같다.

마무리

세 가지 프레임워크는 각각 고유한 장단점을 가지고 있다.

텐서플로우는 산업 환경에서의 모델 배포와 대규모 시스템에 강점이 있다.
파이토치는 연구와 실험에 적합한 유연성과 직관적인 디버깅을 제공한다.
케라스는 빠른 프로토타이핑과 교육용으로 탁월하며, 텐서플로우와 통합되어 그 장점을 함께 활용할 수 있다.

프로젝트의 성격과 목적, 개발자의 경험과 선호도에 따라 적절한 프레임워크를 선택하는 것이 중요하다. 특히 초보자라면 케라스로 시작하여 점차 텐서플로우나 파이토치의 저수준 기능을 학습해 나가는 접근 방식이 효과적일 수 있다.

이 세 가지 프레임워크를 비교하면서 나에게는 어떤 것이 맞을지 고민해봤다. 처음 배울 때는 케라스가 진입장벽이 낮아 좋을 것 같고, 나중에 더 발전하면 파이토치나 텐서플로우를 배워보고 싶다. 특히 요즘 연구 분야에서 파이토치를 많이 쓴다고 하니 관심이 간다. 하지만 취업을 생각하면 기업에서 많이 사용하는 텐서플로우도 무시할 수 없을 것 같다. 일단 케라스로 기본 개념을 익히고 나중에 더 판단해봐야겠다.