pytorch3 딥러닝 모델을 ONNX와 TensorRT로 변환하는 이유 딥러닝 모델은 일반적으로 PyTorch나 TensorFlow와 같은 프레임워크에서 학습된다. 하지만 학습이 완료된 모델을 실제 서비스 환경에 배포할 때는 학습 환경과 실행 환경이 서로 다른 경우가 많다.예를 들어 서버 환경, 엣지 디바이스, 모바일 기기 등 다양한 환경에서 모델을 실행해야 할 수 있다. 이때 모델을 ONNX나 TensorRT와 같은 포맷으로 변환하면 더 효율적으로 배포하고 실행할 수 있다.모델 변환이 필요한 이유학습 단계에서는 모델의 정확도 향상이 중요하지만 서비스 단계에서는 추론 속도와 자원 사용량이 더욱 중요해진다.예를 들어 객체 탐지 모델이 이미지 한 장을 분석하는 데 1초가 걸린다면 실시간 서비스에서는 사용하기 어렵다.따라서 실제 서비스에서는 모델을 최적화하여 더 빠르게 실행할 수.. 2026. 6. 19. PyTorch Tensor와 NumPy Array의 차이 딥러닝을 공부하다 보면 PyTorch의 Tensor와 NumPy의 Array를 자주 만나게 된다. 둘 다 다차원 숫자 데이터를 담는 구조이지만 목적과 동작 방식이 다르다. 특히 모델 학습 과정에서 Tensor가 자연스럽게 쓰이는 이유는 Array와 비교하면 더 분명해진다.1. PyTorch Tensor란 무엇인가PyTorch Tensor는 딥러닝 연산을 위해 설계된 데이터 구조이다. 단순히 값을 저장하는 것에서 끝나지 않고 학습 과정에서 필요한 기능들이 함께 제공된다.다차원 수치 데이터를 저장하고 연산할 수 있다.GPU로 이동하여 연산을 가속할 수 있다.자동 미분을 위해 연산 과정을 추적할 수 있다.Tensor는 연산이 수행될 때 계산 그래프와 연결될 수 있으며 이 연결이 유지되면 역전파 과정에서 미분값.. 2026. 2. 6. PyTorch와 TensorFlow 비교 딥러닝 모델을 구현할 때 자주 사용되는 도구로 PyTorch와 TensorFlow가 있다.두 프레임워크는 모두 신경망 모델의 학습을 지원하지만 연산을 처리하는 방식과 모델을 다루는 흐름에는 차이가 있다. 이 글에서는 PyTorch와 TensorFlow가 어떤 역할을 하는지 간단히 살펴보고각 프레임워크의 동작 방식과 차이점을 중심으로 정리한다.1. 딥러닝 프레임워크란 무엇인가딥러닝 프레임워크는 신경망 모델을 정의하고 학습하는 과정을 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는 도구이다.복잡한 행렬 연산이나 미분 계산을 직접 구현하지 않아도 프레임워크가 이를 자동으로 처리해 주기 때문에 모델 구조와 학습 과정에 집중할 수 있다.PyTorch와 TensorFlow는 이러한 역할을 수행하는 대표적인 딥러닝 프레임워크.. 2026. 2. 6. 이전 1 다음