ディープラーニング戦争: Facebook が支援する PyTorch 対 Google の TensorFlow

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近年、人工知能と機械学習のツールと技術が急速に進歩していることは驚くべきことです。ディープラーニング、つまり「強化版機械学習」には、データ サイエンティストや機械学習の専門家が利用できる無数のライブラリとフレームワークがあります。 Python はより汎用的で比較的シンプルな言語であるため、これらのフレームワークの多くは Python に基づいています。 Theano、Keras、TensorFlow は、機械学習の専門家の作業を楽にすることを目的として Python 上に構築された人気のディープラーニング ライブラリです。

Google の TensorFlow は、広く使用されている機械学習およびディープラーニング フレームワークです。 TensorFlow は 2015 年にオープンソース化され、機械学習の専門家コミュニティから幅広い支持を得ています。TensorFlow は、機械学習とディープラーニングのニーズに基づいて、多くの組織が選択するフレームワークへと急速に成長しました。 一方、PyTorch は、Lua ベースのディープラーニング ライブラリ Torch を基にして Facebook が最近開発した、ニューラル ネットワークをトレーニングするための Python パッケージです。 PyTorchは、利用可能な数少ないディープラーニングフレームワークの1つです。テープベースの自動グラデーションシステムテープベースの自動採点システム動的ニューラル ネットワークを高速かつ柔軟に構築します。

この記事では、さまざまな側面から PyTorch と TensorFlow を比較します。

さあ始めましょう！

PyTorch と TensorFlow をサポートするプログラミング言語は何ですか?

TensorFlowは主にC++とCUDAで書かれていますが、コアエンジンの上にPython APIが含まれているため、よりアクセスしやすくなっています。 Python サポーターPythonistas使用。 Python に加えて、C++、Haskell、Java、Go、Rust などの他の API も含まれているため、開発者は好みの言語でコーディングできます。

PyTorch は Python パッケージですが、基本的な C/C++ 言語を使用してコーディングするための API も提供できます。 Lua プログラミング言語に慣れている場合は、Torch API を使用して PyTorch でニューラル ネットワーク モデルを作成することもできます。

PyTorch と TensorFlow はどれくらい簡単に使えますか?

TensorFlow をスタンドアロン フレームワークとして使用すると、少し複雑になり、ディープラーニング モデルのトレーニングに困難が生じる可能性があります。 この複雑さを軽減するには、TensorFlow の複雑なエンジンの上に配置され、ディープラーニング モデルの開発とトレーニングを簡素化するラッパーである Keras を使用できます。 TensorFlow は、PyTorch が現在サポートしていない分散トレーニングもサポートしています。 Python API が組み込まれているため、TensorFlow は実稼働環境、つまりエンタープライズ グレードのディープラーニング モデルのトレーニングと展開にも使用できます。

Torch の複雑さのため、PyTorch は Python で書き直されました。 これにより、PyTorch は開発者にとってよりネイティブなものになります。 最大限の柔軟性とスピードを提供する使いやすいフレームワークを備えています。 また、パフォーマンスを損なうことなく、トレーニング中にコードを迅速に変更することもできます。 すでにディープラーニングの経験があり、以前に Torch を使用したことがある場合は、その速度、効率、使いやすさから PyTorch が適しています。 PyTorch には、ディープラーニング モデルのメモリ効率を高めるカスタム GPU アロケータが含まれています。 その結果、大規模なディープラーニング モデルのトレーニングが容易になります。 そのため、Pytorch は Facebook、Twitter、Salesforce などの大規模な組織で人気があります。

PyTorch と TensorFlow を使用したディープラーニング モデルのトレーニング

PyTorch と TensorFlow はどちらもニューラル ネットワーク モデルの構築とトレーニングに使用できます。

TensorFlow は SCG (静的計算グラフ) に基づいて動作し、モデルの実行を開始する前に静的グラフを定義します。 ただし、実行が開始されると、モデル内の変更を適応させる唯一の方法は、tf.session および tf.placeholder テンソルを使用することです。

PyTorch は、TensorFlow よりも PyTorch の方が高速に実行されるため、RNN (リカレント ニューラル ネットワーク) のトレーニングに最適です。 これは、モデル内でいつでも定義および変更できる DCG (Dynamic Computation Graph) 上で動作します。 DCG では、各モジュールを個別にデバッグできるため、ニューラル ネットワークのトレーニングが容易になります。

TensorFlow は最近、構造化データを処理するための TensorFlow モデルを作成するために設計されたライブラリである TensorFlow Fold を提案しました。 PyTorch と同様に、DCG を実装し、CPU で最大 10 倍、GPU で 100 倍以上の高速計算を実現します。 動的バッチ処理を利用することで、さまざまなサイズと構造のディープラーニング モデルを実行できるようになりました。

GPUとCPUの最適化の比較

TensorFlow は PyTorch よりもコンパイル時間が短く、実際のアプリケーションを構築するための柔軟性を提供します。 CPU、GPU、TPU、モバイルデバイスからRaspberry Pi（IoTデバイス）まで、さまざまなプロセッサで実行できます。

一方、PyTorchにはテンソルテンソル計算上、ディープ ニューラル ネットワーク モデルは GPU を使用することで 50 倍以上高速化できます。 これらのテンソルは CPU または GPU 上に配置できます。 CPU と GPU はどちらも独立したライブラリであり、PyTorch はニューラル ネットワークのサイズに関係なくそれらを効率的に利用できます。

コミュニティサポート

TensorFlow は現在最も人気のあるディープラーニング フレームワークの 1 つであり、コミュニティからの大きなサポートも受けています。 優れたドキュメントと詳細なオンライン チュートリアルのセットが用意されています。 TensorFlow には、GitHub でホストされ、利用できる事前トレーニング済みのモデルも多数含まれています。 これらのモデルは、TensorFlow の使用に熱心な開発者や研究者に、時間と労力を節約するための既製の資料を提供します。

一方、PyTorch は最近開発されたばかりなので、コミュニティは比較的小規模です。 TensorFlow と比較すると、ドキュメントはそれほど充実しておらず、コードに簡単にアクセスできません。 ただし、PyTorch では、個人が事前にトレーニングしたモデルを他のユーザーと共有できます。

PyTorch と TensorFlow — パワーの格差の物語

現時点では、さまざまな理由から、TensorFlow が PyTorch よりも明らかに好まれています。

TensorFlow は規模が大きく、豊富な経験があり、実際のアプリケーションに最適です。 提供される機能の数が膨大であること、そして最も重要なのは市場での成熟度の高さから、ほとんどの機械学習およびディープラーニングの専門家にとって、これは当然の選択です。 コミュニティのサポートが充実しており、多言語 API が利用可能です。 非常に優れたドキュメント ライブラリを備えており、すぐに使用できるコードがあるため、本番環境に適しています。 したがって、ディープラーニングを始めたい人や、ディープラーニングモデルを開発したい組織に適しています。

PyTorch は比較的新しいものでコミュニティも小さいですが、高速かつ効率的です。 つまり、Python の有用性と使いやすさの利点をすべて享受できます。 効率性とスピードに優れているため、小規模な研究ベースのプロジェクトに最適です。 前述したように、Facebook、Twitter などの企業は PyTorch を使用してディープラーニング モデルのトレーニングを行っています。 しかし、その使用はまだ主流になっていません。 PyTorch の可能性は明らかですが、TensorFlow というモンスターに挑戦する準備はまだ整っていません。 しかし、その成長を考えると、PyTorch がさらに最適化され、TensorFlow と比較できるほど多くの機能を提供する日もそう遠くないでしょう。