딥 러닝 프레임워크 편집하기 (부분)

==주요 딥러닝 프레임워크 목록==
===PyTorch===
페이스북 AI Research(FAIR)에서 개발한 딥러닝 프레임워크로, 동적 그래프 기반 구조와 쉬운 디버깅이 장점이다. 연구자들에게 특히 인기가 높으며, PyTorch 2.0부터는 TorchDynamo, TorchInductor 등을 통한 컴파일 기능이 강화되었다.
===TensorFlow===
Google Brain에서 개발한 프레임워크로, 초기에는 정적 그래프 기반이었으나 TensorFlow 2.x에서 eager execution을 기본으로 채택하였다. 모바일 및 배포 생태계(TF Lite, TF Serving)가 잘 갖춰져 있다.
===Theano===
Python 기반 정적 그래프 프레임워크의 선구자로, 많은 현대 프레임워크의 기반 아이디어를 제공했다. 현재는 공식 개발이 종료되었다.
===Caffe===
이미지 처리에 특화된 초기 딥러닝 프레임워크로, 속도가 빠르고 모델 정의가 간결하지만 확장성은 제한적이다.
===Chainer===
Define-by-run 패러다임을 처음으로 제시한 동적 그래프 기반 프레임워크. PyTorch에 많은 영향을 주었으며 현재는 개발이 종료되었다.