Lua, PyTorch, Torch의 관계

Torch와 PyTorch의 관계

Torch는 C++로 작성된 핵심 라이브러리를 기반으로 하며, Lua와 Python을 위한 프론트엔드를 제공합니다. 즉, Torch 자체는 Lua 또는 Python 코드로 직접 사용할 수 없으며, 프론트엔드를 통해 사용해야 합니다.

• Torch + Lua: Lua 프론트엔드를 사용하면 Torch의 기능을 Lua 코드에서 직접 사용할 수 있습니다. Lua는 빠르고 가벼운 언어이지만, Python만큼 생태계가 발달하지 않았고, 배우기가 다소 어려울 수 있습니다.
• PyTorch: PyTorch는 Python 프론트엔드를 제공하여 Python 코드에서 Torch의 기능을 사용할 수 있도록 합니다. Python은 배우기 쉽고 다양한 라이브러리가 존재하며, 머신러닝 분야에서 가장 많이 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나입니다.

PyTorch가 더 인기 있는 이유

• Python은 Lua보다 배우기 쉽고 생태계가 더 발달되어 있습니다.
• PyTorch는 Python의 강점을 활용하여 더 유연하고 사용하기 편리한 API를 제공합니다.
• PyTorch는 더 많은 커뮤니티 지원을 받고 있으며, 더 활발하게 개발되고 있습니다.

예제 코드

require "torch"

-- MNIST 데이터 로드
local mnist = require("mnist")
local train_data, train_labels, test_data, test_labels = mnist.load()

-- 모델 정의
local model = nn.Sequential()
model:add(nn.Linear(784, 10))

-- 손실 함수 및 최적화 알고리즘 정의
local loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
local optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

-- 모델 학습
for epoch = 1, 10 do
  for i = 1, train_data:size(1) do
    local x, y = train_data[i], train_labels[i]

    -- 모델 예측
    local output = model(x)

    -- 손실 계산
    local loss = loss_fn(output, y)

    -- 모델 업데이트
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
  end
end

-- 모델 평가
local correct = 0
for i = 1, test_data:size(1) do
  local x, y = test_data[i], test_labels[i]

  -- 모델 예측
  local output = model(x)

  -- 정답률 계산
  correct = correct + (output:argmax() == y)
end

print("정답률:", correct / test_data:size(1))

Python + PyTorch

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# MNIST 데이터 로드
train_data = datasets.MNIST(
    root="./data",
    train=True,
    download=True,
    transform=transforms.Compose([
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)),
    ]),
)

test_data = datasets.MNIST(
    root="./data",
    train=False,
    download=True,
    transform=transforms.Compose([
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)),
    ]),
)

# 모델 정의
class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(784, 10)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

model = Model()

# 손실 함수 및 최적화 알고리즘 정의
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 모델 학습
for epoch in range(10):
    for i, (x, y) in enumerate(train_data):
        # 모델 예측
        output = model(x)

        # 손실 계산
        loss = loss_fn(output, y)

        # 모델 업데이트
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 모델 평가
correct = 0
with torch.no_grad():
    for i, (x, y) in enumerate(test_data):
        # 모델 예측
        output = model(x)

        # 정답률 계산
        correct += (output.argmax(1) == y).sum().item()

print("정답률:", correct / len(test_data))

대체 방법

기타

선택 가이드

• 속도가 중요한 경우: LuaJIT, cTorch, PyTorch JIT를 사용하십시오.
• 다른 프레임워크에서 모델을 사용하려는 경우: ONNX를 사용하십시오.
• 사용 편의성이 중요한 경우: Keras를 사용하십시오.
• 더 많은 기능이 필요한 경우: TensorFlow를 사용하십시오.