딥러닝 프레임워크 비교 – TensorFlow vs PyTorch vs Keras

프레임워크 이용자 사진


딥러닝을 처음 배우기 시작했을 때 가장 먼저 마주한 선택지는 어떤 프레임워크를 사용할 것인가였습니다. 강의나 튜토리얼에서는 TensorFlow를 사용하고 있었지만, 커뮤니티에서는 PyTorch가 더 직관적이라는 이야기가 많았고, Keras는 초보자에게 가장 쉽다는 평이 있었습니다. 다양한 프레임워크를 직접 사용해 본 결과, 각각의 특성과 장단점을 이해하는 것이 매우 중요하다는 것을 알게 되었습니다. 이번 글에서는 대표적인 딥러닝 프레임워크인 TensorFlow, PyTorch, Keras를 비교하여 어떤 상황에서 어떤 도구가 적합한지 살펴보겠습니다.

TensorFlow – 구글이 주도하는 산업 중심 프레임워크

TensorFlow는 구글이 개발한 오픈소스 딥러닝 프레임워크로, 대규모 머신러닝 및 딥러닝 프로젝트를 위해 설계되었습니다. 그래프 기반의 계산 모델을 사용하는 것이 특징이며, 처음에는 정적 그래프 방식만 지원하였으나 TensorFlow 2.x부터는 동적 그래프 방식과 더불어 Keras API를 기본 인터페이스로 채택하면서 사용성이 크게 향상되었습니다.

TensorFlow의 가장 큰 강점은 대규모 분산 학습과 생산 환경 배포에 최적화되어 있다는 점입니다. TPU(Tensor Processing Unit)와의 높은 호환성과 TensorFlow Serving, TensorFlow Lite 등 다양한 배포 솔루션이 제공되어, 연구뿐만 아니라 실무에서도 폭넓게 활용되고 있습니다. 또한 Google Colab, TFX 등 다양한 생태계가 잘 구축되어 있어 기업 환경에 적합한 프레임워크로 평가받고 있습니다.

단점으로는 학습 곡선이 다소 가파를 수 있다는 점입니다. 특히 TensorFlow 1.x에서는 코드 구조가 복잡하고 디버깅이 어려웠지만, TensorFlow 2.x로 넘어오면서 이러한 문제는 상당 부분 개선되었습니다. 여전히 복잡한 모델이나 사용자 정의 연산을 구현할 때는 PyTorch에 비해 직관성이 떨어진다는 의견도 있습니다.

PyTorch – 연구자와 교육자 중심의 직관적 프레임워크

PyTorch는 페이스북 AI 연구팀이 개발한 딥러닝 프레임워크로, 동적 계산 그래프(dynamic computational graph)를 사용하는 것이 가장 큰 특징입니다. 이는 코드 작성 시 즉시 실행되기 때문에 파이썬 코드와 유사한 방식으로 직관적인 디버깅과 실험이 가능하다는 장점을 가집니다.

PyTorch는 연구자와 학계에서 빠르게 확산되었으며, 현재는 TensorFlow와 함께 양대 산맥을 이루는 대표 프레임워크로 자리잡았습니다. 특히 모델 구조를 실험적으로 반복 수정하거나 새로운 알고리즘을 빠르게 구현해야 하는 연구 환경에서 탁월한 선택지입니다. 최근에는 생산 환경 지원도 강화되었으며, TorchScript, ONNX, TorchServe 등의 도구를 통해 배포까지 지원합니다.

단점으로는 과거에는 대규모 배포나 모바일 지원 측면에서 TensorFlow에 비해 부족하다는 평가를 받았지만, 현재는 대부분의 기능이 보완되었으며, 커뮤니티와 생태계도 급속히 성장하고 있습니다. 다만 여전히 사전 학습 모델, 시각적 도구, 엔터프라이즈 지원 면에서는 TensorFlow보다 상대적으로 제한적일 수 있습니다.

Keras – 빠른 프로토타이핑에 강한 고수준 API

Keras는 원래 독립적인 딥러닝 라이브러리로 시작되었으나, TensorFlow 2.x부터는 공식 고수준 API로 통합되어 사용되고 있습니다. Keras의 가장 큰 장점은 코드가 간결하고 직관적이라는 점으로, 초보자나 교육 목적으로 가장 널리 사용되는 프레임워크입니다. 몇 줄의 코드만으로도 신경망을 정의하고 학습시킬 수 있기 때문에, 딥러닝 입문 단계에서는 매우 유용합니다.

Keras는 다양한 백엔드(TensorFlow, CNTK, Theano 등)를 지원했지만 현재는 TensorFlow와의 통합이 사실상 표준화되어 있으며, tf.keras 형태로 사용됩니다. 높은 추상화 수준을 제공하기 때문에 복잡한 모델보다는 표준적인 구조의 모델을 빠르게 만들고 실험하기에 적합합니다. 또한 모델 저장, 콜백, 자동 학습 중단 등 다양한 기능이 내장되어 있어 개발 생산성이 매우 높습니다.

단점으로는 유연성이 제한될 수 있다는 점입니다. 아주 복잡하거나 비표준적인 모델 구조를 구현할 때는 세부 제어가 어려울 수 있으며, 이러한 경우에는 TensorFlow의 저수준 API나 PyTorch를 사용하는 것이 적합할 수 있습니다. 하지만 대부분의 실용적인 프로젝트에서는 Keras로도 충분히 높은 수준의 구현이 가능합니다.

프레임워크 선택 기준과 실무 적용 전략

세 프레임워크는 각각 고유한 강점을 가지고 있으며, 상황에 따라 적합한 선택이 달라집니다. 교육 목적이나 빠른 프로토타이핑이 필요할 경우 Keras가 가장 효율적이며, 실험 중심의 연구 프로젝트에는 PyTorch가 강력한 도구가 될 수 있습니다. 반면 대규모 서비스 배포와 기업 환경에서는 TensorFlow가 더 적합할 수 있습니다.

최근에는 PyTorch도 배포 및 경량화 도구가 강화되면서 점차 산업 환경으로 확장되고 있고, TensorFlow는 사용성을 개선하여 연구와 실무 모두를 포괄하려는 방향으로 발전하고 있습니다. 실제로 대형 프로젝트에서는 여러 프레임워크를 병행하여 사용하는 경우도 흔하며, ONNX와 같은 중간 표현을 이용해 프레임워크 간 모델 호환성을 확보하는 접근도 활용되고 있습니다.

제가 경험한 프로젝트 중 하나에서는 의료 영상 데이터를 처리해야 했는데, 초기 실험은 PyTorch로 진행하여 모델 구조를 반복적으로 조정하고 성능을 평가했습니다. 이후 최종 모델을 TensorFlow로 변환하여 배포 환경에 최적화시킨 사례가 있었으며, 이처럼 프레임워크 간의 유연한 전환과 조합이 가능하다는 점도 실무에서 매우 중요하게 작용합니다.

결론 – 프레임워크 선택은 목적과 경험에 따라

딥러닝 프레임워크 선택은 단순한 기술적 선택이 아니라 프로젝트의 성격, 개발자의 경험, 요구되는 기능에 따라 달라지는 중요한 결정입니다. TensorFlow는 대규모 시스템과 배포에 강점을 가지고 있으며, PyTorch는 연구와 실험에 적합한 유연한 구조를 제공합니다. Keras는 딥러닝 학습과 빠른 프로토타이핑에 최적화된 도구로, 초보자부터 전문가까지 폭넓게 사용되고 있습니다.

중요한 것은 특정 프레임워크에 고정되는 것이 아니라, 각각의 장단점을 이해하고 프로젝트의 목적에 따라 유연하게 선택하고 조합하는 역량을 갖추는 것입니다. 앞으로도 딥러닝 기술은 계속해서 진화할 것이며, 이에 따라 프레임워크의 기능과 사용성도 함께 발전할 것입니다. 사용자가 이를 능동적으로 활용할 수 있는 기반을 마련하는 것이 무엇보다 중요합니다.

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