뭐 내가 텐서플로우 관계자도 아니고
버리고 Pytorch 갈아타면 되는거긴 한데
이거 열심히 공부한 세월이 아깝... ㅡㅡ
대충 찾아보니 chatGPT였나 알파고였나 얘네가 Pytorch로 써져가지고 주도권 잃은게 제일 크다그러던데...ㅅㅂ
이것도 얼마전에 깨달아서, 3090에다 TF 특정 버전, cudnn, CUDA 잘 쓰다가 '이거 업글이나 해볼까'하고 compatibility 뒤져보니
개발자들마저 예전에 ㅌㅌ하고 유기했다는걸 깨달음ㅅㅂ
model.fit([]) 이런걸로 안 쓰고 preprocessing도 처음부터 끝까지, training loop도 처음부터 끝까지,
custom loss metric layer도 직접 해먹었는데
씨발 with tf.GradientTape() as tape: 이런거 pytorch에선 어케 쓸지 다시 다 찾아야할 생각하니깐 토 나오네
지피티에 물어봐
여기서 텐서플로우로 검색해보니깐 이런 글을 찾았는데,
https://gall.dcinside.com/mgallery/board/view/?id=deeplearning&no=2065
이게
6년전 답글이네 ㅅㅂ..근데 pytorch는 static이 아닌 dynamic을 쓰면 속도가 안 느림?
텐플 뒤진건 텐플 1때의 처참하고 비직관적인 방식을 채택해서 그럼. 옛날에 그거 배우는데 진짜 개좆같았음. 그때 토치한테 완패하고, 뒤늦게 2출시하면서 토치식 다이나믹 그래프로 갈아탔는데 이미 털린 뒤인데 될리가 있나.
아 저게 6년 전 글이면 tf1 때 얘기구나 맞네..tf1 때 Session 어쩌고 저쩌고 placeholder 어쩌고 좀 끔찍했지 근데 그럼 tf2나 pytorch나 둘다 eager mode가 디폴트인건 같음?? 그리고 tf2에서 graph 모드 필요하면 @tf.function식으로 그리는 것처럼 pytorch도 그런 기능 있나여??
https://pytorch.org/tutorials/intermediate/torch_compile_tutorial.html
THX
나는 오히려 session, placeholder 버려서 넘어감 의외로 tf1까지는 제프 딘이 설계해둔거라 진입장벽이 있어서 그렇지 익숙해지기만 하면 편했음
토치는 그래프 자동으로 만들지않음?
텐플 뒤진건 난 참 좋았음. 예전에 텐플 처음 배워서 테스트하면서 디버깅 하는데 뭐그리 좆같던지.
난 오히려 텐플1이 더 좋았음. 타입 선언 되는 언어에서 안되는 언어로 되서 더 좆같아짐 - dc App
그거 빼곤 토치나 케라스2가 훨씬 쓰기 좋음 - dc App
누가보면 텐플1은 파이썬 아니고 다른걸로 써야하는줄;
구글이 버리고 jax 로 갈아탄게 치명타였다고 봄. 이유를 모르겠어
Gpt 이전에도 시마이였음
요즘은 jax가 맞짱까고 있음