제이펍 '파이토치 첫걸음' 리뷰

 

오늘 리뷰할 '파이토치 첫걸음'은 작년, 자연어처리 국비 지원과정을 들으면서 당시 받은 책 중 하나이다. 

현재 업무를 하면서는 tensorflow2 를 사용 중인데, 논문을 보고 오픈소스를 찾다보면 자연스레 pytorch에 대한 필요성을 느끼게 되었다. 여러 좋은 자료들이 있지만, 책을 통해 학습하는 걸 선호하기에 우선, 갖고 있는 pytorch 책을 먼저 학습해보려 한다.

 

 

 

 

 

최근, pytorch 에 대한 책들도 서서히 국내에 출간되는 것 같다. 이 책은 작년 6월쯤? 에 나온 책으로 보인다. 책은 200페이지정도 되는 정말 입문서 수준의 책이다. 이 책은 리눅스에 pytorch 를 파이썬 가상환경에 설치해서 세팅을 하도록 안내하는데, 혹시라도 윈도우에만 익숙한 사람이라면 리눅스는 조금 공부하고 쓰길 권하고 싶다. 제일 좋은 건, 그냥 colab 을 통해서 세팅을 별도로 하지말고 바로 pytorch 코딩을 하는게 제일 좋다고 본다. 

 

pytorch 의 입문서로는 좋은 책이지만 딥러닝 입문서 느낌은 확실히 아니다.

딥러닝 입문용으로 괜찮은 책들은 시중에 (밑바닥 시리즈, do it 딥러닝 ) 등이 있는데 이 정도를 공부해봤고 프레임워크에 대해 공부를 원하는 사람이 보기 딱 좋은 수준의 책이다. 챕터마다 실습하는 코드의 길이는 100줄 이상을 넘어가지 않는다. 부담없이 코딩하면서 이해하기 좋다. 

 

pytorch 오픈소스를 보면 nn, optim 등의 모듈이 항상 있는 것을 볼텐데 이를 천천히 따라치면서 할 수 있는 수준이다. 

분명히 말하지만, cnn, RNN 등의 이론 설명을 하고 실습 코드가 나오지만 딥러닝을 처음 접한다면 이 설명으로 충분치 않을 수 있다. 그러니, 딥러닝 이론은 어느정도 알고 있는 사람이 꼭 이 책을 봤으면 한다. 

또한, 일본인이 쓴 책으로 보이는데 역시 일본 특유의 깔끔한 설명을 느낄 수 있는 책이다. 번역에서는 크게 문제를 느끼지 못하였다.

 

이 책은 실무적인 느낌이 강한 책인데, 7장에서 이를 느낄 수 있었다. 보통의 머신러닝, 딥러닝 책에서 앱에 적용하는 부분을 잘 다루지 않는 걸로 기억한다. 이 책에서는 학습된 모델을 플라스크를 통해 웹 API로 만들고 도커를 이용한 배포까지 다룬다. 이 부분은 7장에 나와있다.

 

이 책에서 느끼는 아쉬운 점은 책 자체가 얇다보니 상세한 설명과 실습 화면 등이 나와있지는 않다. 

그렇기에 pytorch 프레임워크를 접해보고 입문하는 용도에만 최적화되어 있는 책이라고 할 수 있다.

 

추천대상

- 딥러닝의 기초를 공부해본 사람: cnn,rnn 까지 공부해본 사람 (필수)

- 리눅스와 도커를 알면서 이해도가 조금 있는 사람 (선택사항) 

 

하고싶은 말

- 환경세팅이 낯설고 귀찮은 사람은 그냥 코랩에서 pytorch  코드만 따라치면서 공부할 수 있음.

- 책은 2019년 5월 1쇄 인쇄라서 문법이 조금 달라지지 않았을까라는 우려가 있는 사람이라면, 걱정 안해도됨. 그때와 지금의 파이토치는 크게 바뀌지 않았음.