深層学習に精通している場合は、PyTorch と TensorFlow というフレーズを複数回聞いたことがあるでしょう。
PyTorch と TensorFlow は、最も人気のあるディープ ラーニング フレームワークの 2 つです。 このガイドでは、次の深層学習プロジェクトで使用するフレームワークを決定するのに役立つように、これら 2 つのフレームワークの顕著な特徴の包括的な概要を示します。
この記事では、まず PyTorch と TensorFlow の 2 つのフレームワークを紹介します。 そして、それらが提供する機能を要約します。
さぁ、始めよう！
PyTorch とは?
PyTorch は、自然言語処理や機械学習など、さまざまなアプリケーション向けの機械学習およびディープ ラーニング モデルを構築するためのオープンソース フレームワークです。
これは、Lua で記述されたパッケージである Torch に基づいて、2016 年に Meta AI (Facebook AI よりも) によって開発された Pythonic フレームワークです。
最近、Meta AI は PyTorch 2.0 をリリースしました。 新しいリリースでは、分散トレーニング、モデル コンパイル、グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) などのサポートが強化されています。
TensorFlow とは?
2014 年に導入された TensorFlow は、Google によるオープンソースのエンドツーエンドの機械学習フレームワークです。 データの準備、モデルのデプロイ、MLOps のための機能が満載です。
TensorFlow を使用すると、機械学習ライフサイクルのすべての段階で、クロスプラットフォームの開発サポートとすぐに使用できるサポートが得られます。
PyTorch と TensorFlow の比較
PyTorch と TensorFlow はどちらも、ディープ ラーニング コミュニティで非常に人気のあるフレームワークです。 作業するほとんどのアプリケーションに対して、これらのフレームワークは両方とも組み込みのサポートを提供します。
画像ソース: star-history.com
ここでは、PyTorch と TensorFlow の両方の主要な機能を要約し、1 つのフレームワークが他のフレームワークよりも好まれるユース ケースを特定します。
＃1。 データセットと事前トレーニング済みモデルのライブラリ
ディープ ラーニング フレームワークには、バッテリーが含まれている必要があります。 多くの場合、モデルを最初からコーディングしたくないでしょう。 むしろ、事前トレーニング済みのモデルを活用して、ユースケースに合わせて微調整できます。
同様に、よく使用されるデータセットをすぐに利用できるようにしたいと考えています。 これにより、データ収集パイプラインをセットアップしたり、他のソースからデータをインポートしてクリーンアップしたりすることなく、実験モデルを迅速に構築できます。
この目的のために、これらのフレームワークにデータセットと事前トレーニング済みモデルの両方を付属させて、ベースライン モデルをより迅速に取得できるようにしたいと考えています。
PyTorch データセットとモデル
PyTorch には、NLP、オーディオ、および画像処理タスク用の torchtext、torchaudio、および torchvision などのライブラリがあります。 したがって、PyTorch を使用している場合、これらのライブラリによって提供されるデータセットとモデルを活用できます。
- データセット用の torchtext.datasets および torchtext.models と自然言語処理タスクの処理
- torchvision.datasets と torchvision.models は、コンピューター ビジョン タスク用の画像データセットと事前トレーニング済みモデルを提供します
- データセット用の torchaudio.datasets および torchaudio.models と、オーディオの機械学習用の事前トレーニング済みモデルの重みとユーティリティ
TensorFlow のデータセットとモデル
さらに、HuggingFace モデル ハブで PyTorch と TensorFlow モデルの両方を探すことができます。
＃2。 導入のサポート
PyTorch 対 TensorFlow の議論では、デプロイメントのサポートがしばしば中心的な役割を果たします。
ローカルの開発環境でうまく機能する機械学習モデルは、良い出発点です。 ただし、機械学習モデルから価値を引き出すには、それらを本番環境にデプロイし、継続的に監視することが重要です。
このセクションでは、機械学習モデルを本番環境にデプロイするために PyTorch と TensorFlow の両方が提供する機能を見ていきます。
TensorFlow 拡張 (TFX)
TensorFlow Extended (略して tfx) は、TensorFlow に基づくデプロイ フレームワークです。 機械学習パイプラインの調整と維持に役立つ機能を提供します。 とりわけ、データ検証とデータ変換のための機能を提供します。
TensorFlow Serving を使用すると、機械学習モデルを本番環境にデプロイできます。
トーチサーブ
PyTorch は研究コミュニティで人気があり、TensorFlow は業界で人気があるという一般的な意見があります。 ただし、最近では、これらのフレームワークは両方とも広く使用されています。
TensorFlow Serving と同様に、PyTorch は、本番環境で PyTorch モデルを簡単に提供できる使いやすいフレームワークである TorchServe を提供します。 さらに、TensorFlow Lite を使用して、機械学習モデルをモバイルやその他のエッジ デバイスにデプロイすることもできます。
どちらのフレームワークもデプロイ サポートを提供していますが、TensorFlow はモデルのデプロイをネイティブにサポートしています。 したがって、実稼働環境ではこれが推奨される選択肢です。
＃3。 モデルの解釈可能性に関する機能
ヘルスケアや金融などの分野で使用されるアプリケーションのディープ ラーニング モデルを構築できます。 しかし、モデルが特定のラベルまたは予測を出力するブラック ボックスである場合、モデルの予測を解釈するという課題があります。
これにより、解釈可能な機械学習 (または説明可能な ML) が生まれ、ニューラル ネットワークやその他の機械学習モデルの動作を説明するアプローチが生まれました。
したがって、解釈可能性は、深層学習にとって、またニューラル ネットワークの動作をよりよく理解するために非常に重要です。 また、PyTorch と TensorFlow が同じ機能を提供する機能を見ていきます。
PyTorch Captum
PyTorch のモデル解釈可能性ライブラリである PyTorch Captum は、モデルの解釈可能性のためのいくつかの機能を提供します。
これらの機能には、次のような帰属方法が含まれます。
- 統合された勾配
- ライム、シャープ
- ディープリフト
- GradCAM とバリアント
- レイヤーの帰属方法
TensorFlow Explain (tf-explain)
Tensorflow Explain (tf-explain) は、次のようなニューラル ネットワークの解釈可能性のための機能を提供するライブラリです。
- 統合された勾配
- GradCAM
- SmoothGrad
- バニラグラデーションなど。
これまで、解釈可能性の機能を見てきました。 もう 1 つの重要な側面であるプライバシーに進みましょう。
＃4。 プライバシー保護機械学習のサポート
機械学習モデルの有用性は、実世界のデータへのアクセスに依存しています。 ただし、これにはデータのプライバシーが失われるという欠点があります。 最近、差分プライバシーやフェデレーテッド ラーニングなど、プライバシーを保護する機械学習技術が大幅に進歩しました。
PyTorch オパカス
差分プライベート モデル トレーニングにより、データセット全体に関する有用な情報を学習しながら、個々の記録が保証されます。
また、PyTorch Opacus を使用すると、差分プライバシーを使用してモデルをトレーニングできます。 差分プライベート モデル トレーニングを実装する方法については、Opacus の概要をご覧ください。
TensorFlow 連携
フェデレーテッド ラーニングにより、一元化されたデータ収集および処理エンティティの必要性がなくなります。 フェデレーション設定では、データが所有者または施設から離れることはありません。 したがって、フェデレーテッド ラーニングは、より優れたデータ ガバナンスを促進します。
TensorFlow Federated は、分散データで機械学習モデルをトレーニングする機能を提供します。
＃5。 学習のしやすさ
PyTorch は Python の深層学習フレームワークです。 PyTorch で快適にコーディングするには、継承などのオブジェクト指向プログラミングの概念を十分に把握するなど、中程度の Python の習熟度が必要です。
一方、TensorFlow では Keras API を使用できます。 この高レベル API は、低レベルの実装の詳細の一部を抽象化します。 その結果、深層学習モデルの構築を始めたばかりであれば、Keras の方が使いやすいと感じるかもしれません。
PyTorch vs. TensorFlow: 概要
これまで、PyTorch と TensorFlow の機能について説明してきました。 包括的な比較は次のとおりです。
FeaturePyTorchTensorFlowDatasets and pre-trained models in torchtext, touch audio, and torchvisionDatasets and pretrained modelsLibrary of Datasets and pretrained models torchtext, torchaudio, and torchvisionDeploymentTorchServe for service machine learning models TensorFlow Serving and TensorFlow Lite for model deploymentsModel InterpretabilityPyTorch Captumtf-explain Privacy-機械学習の保持PyTorch Opacus 差分プライベート モデル トレーニング用 TensorFlow Federated フェデレーテッド マシン ラーニング用 学習のしやすさ Python の中程度の習熟度が必要 学習と使用が比較的簡単
学習リソース
最後に、PyTorch と TensorFlow を学ぶのに役立つリソースを紹介して、議論を締めくくりましょう。 これは完全なリストではありませんが、これらのフレームワークをすばやく理解できるように厳選されたリソースのリストです。
＃1。 PyTorch によるディープ ラーニング: 60 分間の電撃戦
PyTorch 公式 Web サイトの 60 分間の blitz チュートリアルは、PyTorch を学習するための初心者向けの優れたリソースです。
このチュートリアルは、tensor や autographed などの Pytorch の基礎を立ち上げて実行し、PyTorch を使用して基本的な画像分類ニューラル ネットワークを構築するのに役立ちます。
＃2。 PyTorch による深層学習: ゼロから GAN へ
PyTorch による深層学習: Jovian.ai によるゼロから GANs は、PyTorch で深層学習を学習するためのもう 1 つの包括的なリソースです。 約 6 週間で、次のことを学ぶことができます。
- PyTorch の基本: テンソルと勾配
- PyTorch での線形回帰
- PyTorch でディープ ニューラル ネットワーク、ConvNet、および ResNet を構築する
- Generative Adversarial Network (GAN) の構築
＃3。 TensorFlow 2.0 コンプリート コース
TensorFlow のコツを知りたい場合は、freeCodeCamp のコミュニティ チャンネルの TensorFlow 2.0 Complete Course が役に立ちます。
＃4。 TensorFlow – DeepLizard による Python 深層学習ニューラル ネットワーク API
初心者向けのもう 1 つの優れた TensorFlow コースは、DeepLizard からのものです。 この初心者向けの TensorFlow コースでは、次のようなディープ ラーニングの基礎を学びます。
- データセットの読み込みと前処理
- バニラ ニューラル ネットワークの構築
- 畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) の構築
結論
要約すると、この記事は、PyTorch と TensorFlow の概要を理解するのに役立ちました。 最適なフレームワークの選択は、取り組んでいるプロジェクトによって異なります。 さらに、展開、説明可能性などのサポートを考慮に入れる必要があります。
これらのフレームワークを学びたい Python プログラマーですか? その場合は、上記で共有されているリソースの 1 つまたは複数を調べることを検討できます。
また、NLP に興味がある場合は、この自然言語処理コースのリストを確認してください。 ハッピーラーニング！
