PyTorch는 딥러닝을 위한 오픈소스 프레임워크로, 파이썬으로 개발된 텐서 연산 및 딥러닝 모델을 구축하기 위한 풍부한 도구와 기능을 제공합니다. 이를테면 다음과 같은 주요 특징들이 있습니다:

1. 동적 계산 그래프: PyTorch는 동적 계산 그래프를 사용하여 모델을 정의하고 실행할 수 있습니다. 이는 모델 구성 시 유연성과 디버깅 용이성을 제공하며, 파이썬의 표준 문법을 이용하여 그래프를 구성할 수 있습니다.

2. 쉬운 디버깅 및 프로파일링: PyTorch는 디버깅과 프로파일링을 위한 다양한 도구를 제공합니다. PyTorch의 텐서는 NumPy 배열과 유사하게 동작하며, 디버깅 과정에서 텐서 값을 쉽게 확인하고 확인할 수 있습니다.

3. 독립적인 모듈: PyTorch는 모델을 작은 독립적인 모듈로 구성할 수 있는 기능을 제공합니다. 이는 모델을 재사용하고 관리하기 쉽게 만들어줍니다.

4. CUDA 지원: PyTorch는 NVIDIA의 CUDA를 사용하여 GPU 가속을 지원합니다. 이를 통해 딥러닝 모델을 훨씬 더 빠르게 실행할 수 있습니다.

5. 커뮤니티 지원: PyTorch는 다양한 커뮤니티와 개발자들에 의해 지원되고 있습니다. 이는 사용자들이 문제를 해결하고 새로운 기법과 모델을 공유하는 것을 돕습니다.

참고 문서:

• PyTorch 공식 문서: https://pytorch.org/docs/stable/index.html
• PyTorch 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials/