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질문

2020.01.30 18:20

[재업] PyTorch 배우기 쉬우려나요..?

뚜찌`zXie https://gigglehd.com/gg/6540344

조회 수 572 댓글 10

*포럼 질문게시판에 올려야하는데 다시 올립니다. (낄땐님 번거롭게 해드려 죄송합니다)

리플 순수 달아주신 기글 회원분께도 죄송하다는 말씀 드립니다.

keras와 tensorflow을 다뤄본적은 있습니다. 근데 이번에 사정상 하려는게 PyTorch랑 붙어서 돌아가는게 수월하도록 되어있더라구요..

되도록이면 tensorflow쪽에 비비려고 했는데 어렵네요..

그래서 아마 PyTorch배워보려고 하는데 쉬울까요?

인터넷에서는 막연하게 PyTorch가 쉽다고 하는데

혹시 둘다 다뤄보신 분 의견이 궁금합니다.

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Comments '10'

Koasing PROBLEM? 2020.01.30 18:56

단지 문법적인 측면만 보자면 TF보다는 확연히 쉽고 케라스보다는 좀 더 잡다한걸 짜야 하는게 많습니다. 뭐 딥러닝이라는 물건이 큰 구조는 거의 같고 모듈을 어떻게 설계할 지를 더 크게 고민해야 하고, 이미 저 둘을 다뤄봤다면 문법이나 설계 측면에서는 초반의 러닝커브는 크게 어렵지 않을 겁니다.
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뚜찌`zXie 2020.01.30 19:36

TF는 그냥 이해하려다가 코드 복붙 하면서 쓰고 있긴 합니다. GNN을 하려고 자료들을 모으고 있는데 sonnet이라던지 기타 잡다한 패키지들이 자꾸 맥에서 충돌일어나서 안되더군요...

그리고 PyTorch쪽은 제가 사용하는 패키지를 그대로 불러와서 사용할 수 있고...

그냥 macOS를 밀고 우분투를 깔아버릴까 생각도 하지만, 그러면 OA쪽이 문제생겨서 (지금 아래아한글때문에 골치가...) 못 하고 있습니다. 그렇게 되면 또 외부에서 욕먹기 딱이니.. (맥 사서 딴 os쓰냐고)

암튼 확연히 쉽다고 하니까 조만간 사서 달려야겠습니다.
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달가락 2020.01.30 19:49

패키지 충돌문제가 일어나면 virtualenv나 pyenv(물론, pyenv-virtualenv를 사용)를 사용하시는 걸 권장드립니다. 파이썬으로 개발할 때는 사실상 필수가 됩니다.. 각 프레임워크 버전에서 필요한 의존성이 애매하게 다른 경우가 많고, 배포를 쉽게 하기 위해서는 의존성이 있는 패키지 리스트를 관리해줘야하니.. 습관처럼 사용하시는 걸 권장합니다.

Virtualenv를 사용하는건 학습 곡선이 몹시 낮은 축에 속하니 부담없이 사용해보세요. 파이썬 버전까지 컨트롤해야 한다면 pyenv를 쓰시구요.
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뚜찌`zXie 2020.01.30 20:07

아, 환경 하나 더 만들어서 해봐야겠습니다. 감사합니다! 생각 못했네요.
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바볼 2020.01.30 20:13

Ngc인가 뭔가하는 엔당 클라우드에서 도커 이미지로 기초 환경 배포하고 있는데 나름 좋습니다.
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뚜찌`zXie 2020.01.30 20:45

애휴.. 다음엔 그냥 N당 달린 노트북으로 넘어가야겠습니다.
들어가보니 차원이 다르네요 ㅎㄷㄷ;;
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뚜찌`zXie 2020.01.30 21:49

예제 코드 보면서 학습중인데, tensorflow 2.0에선 코드가 제대로 돌아가지 않는다는걸 깨닫고...
2.0 변경점을 또 봐야겠구나 생각이 들었습니다.....

흠...
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달가락 2020.01.30 22:07

사용하실 모듈이 의존하는 tf버전으로 통일해서 venv를 생성하고 쓰세요. 무조건 최신 버전이 답이 아닙니다. 어차피 tf도 하드하게 쓰면 리비전 두어번 거치면 오류나고 못쓰고 고쳐야하는데.. 그 시간에 고정해놓고 필요한 작업하는게 효율적입니다. 걔네들은 api breaking changes가 그냥 숨쉬듯 하는거라서 포기하는게 정신 건강에 좋습니다. 누더기같은 tf.contrib을 v2에서 내팽개쳤으니 이후에는 좀 나아질까 싶기도 하지만 구글이 하는 다른 프로젝트보면 그런 희망은 안하는게 편합니다.

2.0은 스타일에서도 변화가 생겼기 땜에, 기존 스타일에서는 손 봐야할 곳이 은근 많습니다. 간단한 nn구조야 대충 경고끄고 쓰면 되긴 하지만...
그리고 pytorch를 써도 마찬가지입니다. 주로 쓰는 버전을 venv로 고정해놓고 작업하는걸 습관처럼 들이라는데는 이런 이유가 있습니다. 다른 프로젝트 할 때는 venv만 스위칭해서 쓰면 되니깐요.
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뚜찌`zXie 2020.01.31 11:27

"사용하실 모듈이 의존하는 tf버전으로 통일해서 venv를 생성하고 쓰세요. 무조건 최신 버전이 답이 아닙니다. "
-> 이번에 왜 아직도 사람들이 2.7 버젼을 고집하는지 이해가 가네요.. 현재도 두 개의 env가 있지만(3.7 , 2.7) , 이번 일을 겪기 전까지는 단순히 용도 나눠서 사용한다라고만 생각을 했거든요.. 그리고 의존 모듈이 다른것도 있어서 아무튼... 좀 업데이트좀 해줬음 좋겠네요..

"걔네들은 api breaking changes가 그냥 숨쉬듯 하는거라서 포기하는게 정신 건강에 좋습니다. "
-> (털썩)

"2.0은 스타일에서도 변화가 생겼기 땜에, 기존 스타일에서는 손 봐야할 곳이 은근 많습니다. 간단한 nn구조야 대충 경고끄고 쓰면 되긴 하지만..."
-> 여러버젼 테스트해보고, tf2.0에서 돌리는게 그나마 작동이라도 되서 그냥 tf 2.0에 작동하도록 수정하고 있습니다. 패키지 자체를 뜯어고치지 못해서 건드릴 수 없는 경우는 그냥 넘기고 있어요.....
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달가락 2020.01.31 12:07

1. End-of-Life가 공식화 된 마당에 py2는 망국의 지름길이죠. import six를 기억해도 다른 사람이 만든 py2 라이브러리를 가져다 쓸려면 IO 관련 코드는 노가다로 때워야 하는지라..

2. venv는 쓰다보면 계속 늘어날겁니다. 버전별로 만들지말고, per-project로 생성하세요. "이 프로젝트 == 이 venv 사용" ... 정신 건강에 좋습니다. 베이스 디렉터리 만들어놓고, 자주 사용하는 프로젝트에 대해 activate-deactivate를 본인이 사용하는 셸에 alias 같은걸로 걸어놓고 스위칭하면 편합니다. 그게 아니면 tmux 같은 걸 띄워놓고 세션별로 관리하는 것도 편리합니다. 이건 취향따라 하세요. 나중에 프로젝트가 엄청 늘어나고 거기에 CUDA 같은거 끼어들면 docker를 써야 하는 시점이 옵니다만.. 그건 지금 걱정할 필요가 없습니다.

3. NN쪽을 계속 하고 싶으시면, 논문 쓴 애들이 만든 표준 구현체를 가져와서, 논문과 비교하면서 자신이 원하는 프레임워크로 포팅하는 작업을 몇 번 해 보시면 실력 향상에 도움이 됩니다. 상당 수가 여기서 좌절하긴 하지만..
하지만 같은 프레임워크(특히 tf-_-)에서, 버전업에 대응하는 수정은 시간적 여유가 넉넉할 때만 하시는 걸 권장합니다. 이 작업도 공부가 된다? 개인적으로 저는 여기에 의문부호가 붙어 있습니다. 안그래도 static graph를 미리 그려놓고 세션 스타일을 사용해서 디버깅에 곤란함을 겪는 녀석인데, 원인 분석하고 나중에 도큐먼트(심지어 그 당시에는 도큐먼트 수정도 똑바로 안된 경우가 많습니다.)보면 현타가 밀려오기 쉽상입니다. 그럼 코드 보고 현재 issue나 pull request 찾아보고 매칭하고... 전반적으로 미친짓이에요.

만약 custom op를 만들어야 하는 입장이나, 프레임워크에 공헌하는 작업을 한다면 공부가 되겠지만, 그냥 끝단에서 미리 잘 만들어진 op로 NN을 쌓고 파이프라인을 만드는 입장에서는 그닥... 이라고 생각합니다. 시간은 금입니다.

... 아 마지막 문장은 월급루팡질하는 제가 하니 좀 그렇긴 하네요.

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