ポイント: TensorFlowとPyTorchは、各々が独自の強みを持つ主要な機械学習フレームワークです。TensorFlowは広く採用されており、Google Cloudと良く統合され、PyTorchはその柔軟性とPythonでの使いやすさで知られています。
- TensorFlowは広範なコミュニティサポートとリソースを持っています。
- PyTorchは動的計算とそのPython的な構文のために好まれています。
最も使用されている機械学習（ML）フレームワークの中で、2つは非常に人気があります:
- PyTorchはFacebookのMLパッケージです
- TensorFlowはGoogleのものです
どちらも機械学習モデルを構築でき、両方とも使いやすいモデルが用意されており、高度にカスタマイズ可能です。分野の初心者から専門家まで、これらのライブラリはすべてのニーズを満たすことができます。テストからデプロイメントまで見てみましょう。
注意: プログラミング言語を選ぶことを考えている人には、両方のライブラリはPythonで書かれています。機械学習が向かう方向であれば、Pythonを学ぶことは共通の基盤です。TensorFlowは現在TensorFlow JSを持っているので、JavaScriptとも使用できます。
始める
TensorFlowは古くて広く普及しています。最初は、コミュニティのサポートやウェブ上のチュートリアルがはるかに多かったですが、PyTorchは追いつきました。両方のドキュメントが豊富にあるため、一方を学ぶのは他方よりも簡単ではありません。重要なのは、まず始めることです。
モデリングにおいても、最初から始める必要はめったにありません。事前に構築されたモデルと事前学習済みの重みを持つモデルの両方を見つけることができます:
- TensorFlowにはモデルガーデンまたはKerasがあります
- PyTorchにはPyTorch Hubがあります
- Huggingface.coには両方の良いレポが存在します
Huggingfaceも、PyTorchとTensorFlowのモデルを互換的に使用する素晴らしいMLコミュニティです（彼らは文字通り、モデルと重みを両者間で変換するためのツールを持っています）し、彼らの新しいHugging Faceコースは機械学習を始める方法を教えてくれます。
追加のリソースには:
- PyTorchチュートリアル
- TensorFlowチュートリアル
- ColabのTensorFlowデモのリポジトリ (ボーナス: GoogleのColabノートブックを使用して無料のGPUでモデルをトレーニングできます)
コードスタイル
それぞれのコードは異なります。PyTorchはよりPython的で、オブジェクト指向プログラミングスタイルを使用しています。TensorFlowはコーダーのために物事を簡単にしましたが、その結果、開発者が慣れている通常のコーディングスタイルのいくつかを削除しました。
テンソル
両方のフレームワークは:
- データをモデルに渡すためにテンソルを使用します
- モデルを定義するためにグラフを使用します
TensorFlowは静的に定義されたグラフを持ち、ユーザーにはtf.sessionとtf.Placeholderを通じて露出されます。PyTorchは動的に定義されたグラフを持ち、より複雑なモデルに対して便利になります。TensorFlow Foldは動的性を可能にします。
TensorFlow vs PyTorchの比較
さて、両方のフレームワークの比較に移りましょう。
パフォーマンステスト
2020年の初めに、OpenAIはPyTorchを標準化しました。彼らは新しいアイデアをテストするのが簡単で速いことを発見しました。
PyTorchはトレーニング時間が遅いと報告していますが、これらの企業が使用するモデルによって、トレーニングには何千時間ものコンピュートがかかるため、トレーニング時間はコストに直接関連しています。PyTorchはトレーニング中により多くのメモリを消費する傾向があります。
精度
両方のモデルフレームワークは同じ精度を達成できます。(2つの人気のある機械学習フレームワークの比較)
分散トレーニング
分散トレーニングは、大規模なモデルにとって必須に近づいています。大きなアイデアは、Kubernetesクラスターでモデルをトレーニングすることです。PyTorchでは、分散トレーニングモデルを実装するのが簡単です:
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel
dist.init_process_group("nccl", world_size=2)
model = DistributedDataParallel(
model)
TensorFlowでは、ほとんどのコーディングを自分で行う必要があります。
モデルのデプロイ
モデルは研究やバックエンドの目的には素晴らしいですが、実際の世界でも機能する必要があります。これは、モデルとその重みが次のいずれかに必要であることを意味します:
- モバイルまたはエッジデバイスにロードされる
- APIに変換され、推論に使用できるようになる
最初は、TensorFlowがこの目的に最適なフレームワークでしたが、時間が経つにつれて、両方のフレームワークを使用してモデルを本番環境にデプロイできるようになり、その方法についての十分なドキュメントがあります。
今、Googleには独自のクラウドフレームワークがあるため、Google Cloudを使用している場合、TensorFlowはGoogleのサービスと非常に簡単に統合できます。TF LiteモデルをFirestoreアカウントに保存し、モバイルアプリケーションにモデルを提供することができます。TensorFlowの一部はGoogleのサービスとよく統合されていますが、PyTorchモデルを機能させるための多くの代替手段もあります。
TensorFlowにはTensorBoardがあり、モデルグラフから損失曲線まで、機械学習モデルに関する複数の側面を確認できます。モデルを探るための多くのオプションがあります。
PyTorchにはネイティブの視覚化ツールはありません。その代わりに、Visdomというグラフ視覚化パッケージがあります。
データ視覚化
必要に応じて、PyTorchモデルをTensorboardに表示する方法があります。
これで、TensorFlowとPyTorchの比較が終了しました。ガイドを閲覧してさらに学びましょう。
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TensorFlow & KerasによるMLガイド
これらの投稿は私自身の意見であり、必ずしもBMCの立場、戦略、または意見を代表するものではありません。