TensorFlow vs PyTorch, 성능 격차 없는 워크플로우 최적화 선택

Context

CNN 모델 구현 시 프레임워크 선택이 모델 성능과 정확도에 미치는 영향 검증 필요. 동일 아키텍처 조건에서 프레임워크별 개발 경험과 배포 효율성의 차이를 분석함.

Technical Solution

• Keras Sequential API를 통한 TensorFlow의 선형적 레이어 적층 구조 설계
• PyTorch의 Dynamic Computation Graph 기반 유연한 모델 정의 및 Forward Pass 구현
• CIFAR-10 데이터셋 기반의 동일 Hyperparameter(Adam, LR 0.001, Batch 64) 적용
• TensorFlow의 고수준 API를 활용한 Training Loop 자동화 및 Boilerplate 코드 최소화
• PyTorch의 명시적 모델 정의 및 학습 루프 제어를 통한 디버깅 효율성 확보
• Google Colab GPU 환경 내 동일 런타임 세션 할당을 통한 리소스 변수 통제