본 논문은 딥러닝 분야의 선두 프레임워크인 TensorFlow와 PyTorch에 대한 종합적인 비교 분석을 제시합니다. 사용 편의성, 성능, 배포의 장단점에 중점을 두고, 각 프레임워크의 프로그래밍 패러다임과 개발자 경험을 검토합니다. TensorFlow의 그래프 기반(현재는 선택적으로 eager 모드 지원) 접근 방식과 PyTorch의 동적이고 Pythonic한 스타일을 비교하고, 여러 작업과 데이터 환경에서 모델 학습 속도와 추론 성능을 비교 분석합니다. TensorFlow의 성숙한 생태계(TensorFlow Lite, TensorFlow Serving, JavaScript 지원)와 PyTorch의 새로운 프로덕션 도구(TorchScript 컴파일, ONNX 내보내기, TorchServe)를 비교하여 배포 유연성을 심층적으로 조사합니다. 라이브러리 통합, 업계 채택 및 연구 동향(예: 최근 연구 간행물에서 PyTorch의 우세와 기업에서 TensorFlow의 광범위한 도구)을 포함한 생태계 및 커뮤니티 지원을 조사합니다. 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 각 프레임워크의 실제 사용 사례를 논의합니다. 마지막으로, eager 실행과 그래프 실행 통합, 프레임워크 간 상호 운용성 개선, 컴파일러 최적화(XLA, JIT) 통합을 통한 속도 향상 등 딥러닝 프레임워크 설계의 미래 방향과 개방형 과제를 제시합니다. PyTorch는 연구에서 선호되는 단순성과 유연성을 제공하는 반면, TensorFlow는 완벽한 프로덕션 준비 생태계를 제공합니다. 본 논문은 두 프레임워크 모두 최첨단 딥러닝에 매우 유능하지만 서로 다른 장단점을 가지고 있음을 보여줍니다.
