ジャスミンちゃんの例え力が再び光る回。深層学習の実装を支える2大フレームワーク、PyTorchとTensorFlowの違いを押さえます。
香月 リサ 先生
深層学習を自分で実装するとき、行列計算や誤差逆伝播をゼロから書く必要はないのよ。
フレームワークがこれらを自動化してくれるの。
深見 つむぎ
つまり、車でいうエンジンやトランスミッションを自分で設計しなくても、運転はできる、という状態ですね。
戸倉 ジャスミン
いや、それレゴじゃない? できあいのブロックを組み合わせて、自分のマシンを作る感じっていうか。
香月 リサ 先生
あらあら、ジャスミンちゃんのレゴの例え、とってもわかりやすいわね。
まさにそんな感じよ。
ブロック (層) は用意されているから、組み合わせるだけでネットワークが作れて、しかも勾配計算は自動でやってくれるの。
深見 つむぎ
PyTorchはMeta (旧Facebook) が開発したフレームワークで、研究者に人気があります。
動的計算グラフでデバッグがしやすく、Pythonicな書き味が魅力です。
香月 リサ 先生
一方でTensorFlowはGoogleが開発し、産業界での利用が盛んよ。
TensorFlow Liteでスマホ対応もしやすいし、TensorFlow Servingで本番環境への展開に強みがあるの。
戸倉 ジャスミン
で、結局どっち使えばいいの? 迷うとこだなぁ。
香月 リサ 先生
最近は研究・教育両面でPyTorchが優勢、でも企業の本番サービスではTensorFlowもまだ現役。
目的に応じて選ぶのが現実的ね。
戸倉 ジャスミン
あー、スポーツシューズでいうと、室内向けと屋外向けで履き替えるみたいな感じか!
深見 つむぎ
またしても絶妙な例え……。
今日のジャスミンちゃん、本当にさえてるわね。
香月 リサ 先生
他にもJAXや、日本発のChainer、Kerasなど、フレームワークは他にもたくさんあるわ。
深見 つむぎ
Hugging Face Transformers のような、PyTorchとTensorFlowの両方で動くライブラリも増えていますね。
選ぶときは、コミュニティの活発さ、ドキュメントの充実度、事前学習モデルの入手しやすさもポイントです。
戸倉 ジャスミン
へえ、フレームワーク同士も仲良くなってきてるんだ。
香月 リサ 先生
試験では『PyTorch = Meta製』『TensorFlow = Google製』の対応を忘れないようにね。
どちらもGPU計算・自動微分・豊富な事前学習モデルを備えていて、エコシステムの違いで選ぶ時代になっているわ。
深見 つむぎ
初学者には Keras 風の高レベル API からスタートして、徐々に低レベル API (PyTorchの nn.Module や TensorFlow の tf.keras) に降りていく学び方が定番です。
段階を踏んで登っていけるのが親切ですね。
最近ではPyTorch Lightning や Hugging Face Trainer といった、さらに便利な学習ループラッパーも増えています。
雪村 ましろ
うぅ〜ん、みなさん優しい道を用意してくれてるんですねぇ。
選択肢が多くて迷っちゃうけど、まずは人気のものから触ってみればいいんだぁ。
確認クイズ
PyTorchを開発した企業はどれか?
- Meta (Facebook)
- Microsoft
- Amazon
こたえを見る
正解: 2. Meta (Facebook)
PyTorchはMeta (旧Facebook) が主導で開発した深層学習フレームワークです。一方、TensorFlowはGoogleが開発しました。この組み合わせは試験で頻出です。