[DeepLearning] 딥러닝에서 파이썬을 사용하는 이유

 

- 파이썬은 처리속도가 C는 물론 Java 보다도 느리지만 빠른 프로토타이핑(prototyping) 이 강점

- 딥러닝에서 처리해야 할 데이터는 이미지 기준으로 수십

-수백만개임딥러닝에서는 대량의 데이터를 GPU를 통해 처리하기 때문에 개발 언어의 성능은 크게 중요하지 않음

- 빠른 데이터 처리는 GPU에게 맡기고, 파이썬을 이용하여 전체 개발을 빠르게 구현

- 딥러닝에서 파이썬을 사용하는 또 다른 이유는 넘파이(Numpy)가 지원되기 때문

• 딥러닝은 행렬계산이 많음
• 행렬계산을 자바나 C 로 구현하려면 구현이 복잡하지만 넘파이는 간단함
• 넘파이는 C로 구현되어 있어 속도도 빠름

➔ 언어자체가 접근성이 쉽고, 다양한 수식을 라이브러리로 제공하기 때문에 대중적으로 사용됨

 

➔ 이와같은 이유로 tensorflow, pytorch, caffe 등 대부분의 딥러닝 프레임웍에서는 주로 파이썬을 개발언어로 사용