딥러닝 프레임워크 결정

안녕하세요. 저는 현재 통합4학기에 들어서는 대학원생입니다. 분야는 자연과학 쪽이에요. 다름이 아니라 딥러닝 프레임워크를 뭘로 정할지가 고민입니다.

작년부터 다른 대학 포닥분이 케라스로 만드신 딥러닝 코드를 받아서 연구를 진행했었습니다. 제 지도교수님은 딥러닝을 좀 더 활용해보고 싶어하시고 저도 재미를 느껴서 계속 관심을 가지고 있습니다.

그런데 찾아보니 요즘은 파이토치를 대부분 사용하는것 같더라구요. 그래서 앞으로 계속 딥러닝을 사용할거면 파이토치로 코드를 짜는게 좋을 것 같다는 생각이 들었습니다.

그러기 위해서는 파이토치를 다시 공부해야하는데, 딥러닝 자체가 제 전공은 아니라서 과연 시간을 투자해서 배울만한 가치가 있는지 잘 모르겠습니다.

케라스로는 코드가 어떻게 돌아가는지 알 수 없다는
단점이 있다고 하긴하는데, 딥러닝 전공이 아니니깐 결과만 잘 나오면 상관 없다는 생각이 들면서도, 미래를 위해서는 대세에 따라야 되지 않나 하는 생각도 같이 듭니다.

혹시 둘 다 써보신 분들이나 딥러닝 전공하시는 분들은 어떻게 생각하시나요?