「Pythonは機械学習・ディープラーニングで利用できる」とよく言われますが、その理由は機械学習・ディープラーニングのライブラリが存在するからです。
ディープラーニング向けのライブラリの中でも、特に人気の高いものの1つとして、PyTorchが挙げられます。
本記事では、機械学習・ディープラーニング向けのライブラリ「PyTorch」について、詳しく解説します。
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目次
PyTorchとは
PyTorchの概要
PyTorchは、Facebook (現：Meta社)が2016年に開発したオープンソースのディープラーニング、機械学習向けのライブラリです。
他の学習ライブラリと比較してその使いやすさと柔軟性で急速に人気を集めました。
PyTorchの最大の特徴は、動的計算グラフ（define by run方式）を採用している点です。
これにより、コードの実行時にグラフを動的に変更でき、デバッグやモデルの調整が非常に簡単になります。
また、Pythonのコードに非常に似ており、Pythonユーザーにとっては学習コストが低く、すぐに使い始めることができます。
PyTorchは、ディープラーニングの研究から実用アプリケーションまで、幅広い用途に対応するために設計されています。
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PyTorchの活用例
PyTorchは、多くの研究機関や企業でディープラーニングの研究やアプリケーションの開発に使用されています。
具体的な活用例としては、以下のようなものが挙げられます。
- 自然言語処理のタスクである文章生成や機械翻訳
- コンピュータビジョンのタスクである画像認識や物体検出
- 医療画像解析
- 音声認識
- 新しいアルゴリズムや手法のプロトタイピング
PyTorchのメリット
直感的なコーディングが可能
PyTorchは、Pythonのコードに非常に似ているため、直感的なコーディングが可能です。
そのため、既存のPythonユーザーにとっては学習コストが低く、すぐに使い始めることができます。
また、PyTorchのAPIはシンプルで分かりやすく、複雑なディープラーニングモデルも容易に構築できます。
この直感的なコーディングスタイルは、研究者や開発者が新しいアイデアを迅速に試すことを可能にし、プロトタイピングの速度を大幅に向上させます。
define by run方式で設計されている
PyTorchのコードの実行時に計算グラフが定義される方式を「define by run方式」といいます。
計算グラフとはニューラルネットワークの設計書のようなもので、define by run方式は動的計算グラフに基づいた方式です。
この動的計算グラフは、デバッグやモデルの調整を非常に容易にします。
これにより、研究者や開発者は柔軟にモデルを構築・改良することができ、迅速なイテレーションが可能です。
動的計算グラフの柔軟性は、特に複雑なモデルや新しいアーキテクチャの開発において大きな利点です。
一方で動的計算グラフよりも静的計算グラフの方が適する場合もあるため、状況に応じて活用することが大切です。
コミュニティが活発
PyTorchはオープンソースプロジェクトであり、世界中の研究者や開発者が日々貢献しています。
この活発なコミュニティは、多くの解説書や資料が豊富に存在し、新しいユーザーが学習を進めやすい環境が整っています。
多くのクラウドサービスが利用可能
PyTorchは多くのクラウドサービスでサポートされています。
AWS、Google Cloud Platform、Microsoft Azureなどの主要なクラウドプロバイダーは、PyTorchをサポートする専用のサービスを提供しています。
これにより、大規模なデータセットを扱う際や高性能な計算リソースが必要な場合でも、簡単にスケールアップが可能です。
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PyTorchのデメリット
ドキュメントを理解するには英語力が必要
PyTorchのドキュメントは非常に充実している一方で、その大部分が英語で記載されています。
このため、英語力が不足しているユーザーにとっては、ドキュメントの理解が難しくなる可能性があります。
特に、詳細なAPIリファレンスや高度なチュートリアルは、専門用語や技術的な表現が多用されているため、英語に不慣れなユーザーにとっては理解が難しいでしょう。
APIの習得に時間がかかる
PyTorchのAPIは、他のフレームワークとは概念や操作方法が異なるため、習得難易度が高いという点が挙げられます。
また、機械の言語水準に近いことから、初心者には理解がするにはかなりの時間が必要です。
研究での利用が中心
PyTorchはその柔軟性と使いやすさから、主に研究用途で広く利用されています。
しかし、その一方で、商用プロジェクトや企業のビジネスニーズでの利用には向いていません。
例えば、モデルのデプロイメントや運用に関するツールやサポートが他のフレームワークに比べて少ないため、商用利用を考える企業にとっては不便な部分があります。
PyTorchと他のライブラリの比較
PyTorch同じくディープラーニングのライブラリとしてTensorFlow、Kerasが有名です。
この3つのフレームワークの違いを表形式でまとめてみました。
| PyTorch | TensorFlow | Keras | |
| 開発元 | Facebook (現Meta社) | Google （現在はTensorFlowの一部。開発者のFrançois Chollet（フランソワ・ショレ）氏もGoogleに入社） | |
| リリース年 | 2016年 | 2015年 | 2015年 （2017年にTensorflowに導入） |
| 設計方式 | 動的計算グラフ (define by run) | 静的計算グラフ (define and run) | 高レベルAPI （TensorFlowと統合） |
| 用途 | 研究、プロトタイピング | 研究、商用利用 | プロトライピング、モデル構築 |
| 処理速度 | 高速 | 高速 | 最も遅い |
| コーディングスタイル | Pythonに似ており、直感的 | Python、C++ | Pythonに似ており、簡単 |
| ドキュメント、サポート | 充実しているが、英語での対応 | 非常に充実している | （TensorFlowの一部として）充実している |
| 学習のしやすさ | 比較的容易 | 難しい | 容易 |
PyTorchはPythonに似ているため扱いやすく、学習もしやすいという優位性があります。
TensorFlowはドキュメントが豊富ですが、構造が複雑で難しいという点が挙げられます。
Kerasは扱いやすいですが、処理速度が遅いという点があります。
それぞれの違いをしっかり理解し、活用しましょう。
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PyTorchの学習方法
公式リソースを活用する
PyTorchを学ぶための最初のステップは、公式リソースを活用することです。
PyTorchの公式サイトには、包括的なドキュメントとチュートリアルが用意されています。
内容はすべて英語ですが、チュートリアルは日本語訳が存在するため、こちらを活用するとよいでしょう。
書籍を利用する
PyTorchの入門書を使って独学する方法もあります。
主な書籍として以下があります。
動かしながら学ぶ PyTorchプログラミング入門（斎藤勇哉著、オーム社）
サンプルコードをつかって、実際にプログラミングをしながらPyTorchを学ぶ入門書です。
プログラミング経験があり、実際に手を動かして学習したいという方は、こちらがおすすめです。
Python機械学習プログラミング（Dr. Sebastian Raschka、Yuxi (Hayden) Liu、Dr. Vahid Mirjalili著、株式会社クイープ訳、インプレス）
前半は基本的な機械学習ライブラリの手法、後半ではPyTorchによるさまざまなディープラーニングの手法について解説している書籍です。
機械学習について幅広く学びたい人におすすめです。
最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング（赤石 雅典著、日経BP社）
PyTorchをつかってディープラーニングプログラミングを学ぶための書籍です。
PyTorchだけでなく、ディープラーニングを業務で使用している人や、これから学ぼうという人におすすめです。
オンライン学習サイトで学ぶ
オンライン学習サイトを活用して、PyTorchを学ぶことも可能です。
例えば、Udemyでは、初心者でもPyTorchが学べるオンデマンド動画が提供されています。
このほか、YoutubeなどでもPyTorchに関する動画があり、自己学習に役立ちます。
まとめ
本記事では、Pythonの機械学習・ディープラーニング向けライブラリ、PyTorchについて解説しました。
PyTorchはオープンソースのライブラリであり、コミュニティが活発であることや、Pythonに似ているため扱いやすいという特徴があります。
PyTorchの習得には、公式のチュートリアルや書籍、オンライン学習サイトを活用するとよいでしょう。
本記事の内容を参考に、ディープラーニングを活用する際は、PyTorchの利用を検討してみてください。
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