[파이썬] 파이썬 2와 파이썬 3의 머신러닝 및 딥러닝 라이브러리 지원 차이

04 Sep 2023

python

파이썬은 데이터 과학, 머신러닝 및 딥러닝 분야에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 하지만 파이썬은 버전 2와 버전 3으로 나뉘어집니다. 이러한 버전 간에는 머신러닝 및 딥러닝 라이브러리의 지원에 차이가 있을 수 있습니다. 이번 블로그에서는 파이썬 2와 파이썬 3에서 어떤 머신러닝 및 딥러닝 라이브러리를 사용할 수 있는지 비교해 보겠습니다.

Scikit-learn

Scikit-learn은 파이썬에서 가장 인기 있는 머신러닝 라이브러리 중 하나입니다. 이 라이브러리는 파이썬 2와 파이썬 3 모두에서 지원됩니다. 따라서 어떤 버전의 파이썬을 사용하더라도 Scikit-learn을 활용하여 머신러닝 모델을 구축할 수 있습니다.

# 예시 코드
from sklearn import svm
X = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]
clf = svm.SVC()
clf.fit(X, y)

TensorFlow

TensorFlow는 딥러닝 분야에서 가장 인기 있는 라이브러리 중 하나입니다. 그러나 TensorFlow는 파이썬 2에서는 2.0 이전의 버전만 지원됩니다. 따라서 파이썬 2를 사용하고 있다면 TensorFlow의 오래된 버전을 설치해야 합니다. 그러나 파이썬 3를 사용한다면 TensorFlow 2.0 이상의 최신 버전을 사용할 수 있습니다.

# 예시 코드
import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

PyTorch

PyTorch는 다른 인기 있는 딥러닝 라이브러리로, 파이썬 2와 3 모두를 지원합니다. 따라서 어떤 버전의 파이썬을 사용하든 PyTorch를 활용할 수 있습니다.

# 예시 코드
import torch
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
    def forward(self, x):
        pass
net = Net()

Keras

Keras는 딥러닝 라이브러리 중 하나로, 파이썬 2와 3 모두에서 지원됩니다. Keras는 TensorFlow, Theano, CNTK 등 다양한 백엔드 엔진과 호환되는 API를 제공합니다.

# 예시 코드
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

결론

머신러닝 및 딥러닝 분야에서 가장 인기 있는 라이브러리들은 파이썬 2와 3 모두를 지원하고 있습니다. 하지만 몇몇 라이브러리는 파이썬 버전에 따라 지원되는 버전이 다를 수 있으므로 유의해야 합니다. 파이썬 3로 넘어가는 것이 추천되지만, 만약 파이썬 2를 계속 사용해야 한다면 해당 라이브러리의 버전 호환성을 확인하는 것이 중요합니다.