이거 장점이 머임? 속도가 장점이다라는 말이 있는데 또 어디선 속도가 사실상 큰차이없다는곳도 있고
Tpu호환이 좋다는게 장점인가?
실제로 쓰려면 파이토치보다 불편하던데 딥마인드나 구글에서 굳이 이걸쓰는이유는 그냥 파이토치가 메타꺼라 종녹되기싫어서임?
내가 얕게만 써봐서 그런데 혹시 장단점 파이토치랑 비교해서 알려주실분? 파이토치도 2.0나와서 속도가 꽤좋아졌던데
Tpu호환이 좋다는게 장점인가?
실제로 쓰려면 파이토치보다 불편하던데 딥마인드나 구글에서 굳이 이걸쓰는이유는 그냥 파이토치가 메타꺼라 종녹되기싫어서임?
내가 얕게만 써봐서 그런데 혹시 장단점 파이토치랑 비교해서 알려주실분? 파이토치도 2.0나와서 속도가 꽤좋아졌던데
안써봄 - dc App
속도는 전혀 상관 없고 구글쪽 관련 사람들이 주로 쓰던데
솔직히 그거 배우느니 걍 onnx tensorrt 씀 언제 사장될지 모르는 프레임워크를 왜 배워?
기능 많고 저수준으로 건드리기 편해서 그럴껄요? 개인적으로는 넘파이 사이파이에 자동미분 기능 합쳐놓은거 같았음
나 써봤음. 장점은 걍 속도인듯? 이게 걍 일반인이 돌릴만한 모델에서는 크게 의미없고, LLM 만들 때처럼 학습이 몇주씩 걸릴 때 많이 차이남. JIT 컴파일러 사용해서 에포크 많이 돌릴수록 이득임(근데 tensorflow에서도 jit 컴파일 돌릴 수 있음ㅋㅋ)
구글에서 사용하는 이유는 아마 TPU 때문일듯? 이게 GPU에서 돌리는거랑 TPU에서 돌리는거랑 코드가 거의 안바뀐대(나도 TPU 안돌려봐서 써있는대로 말해주는겨)