PyTorch vs TensorFlow：最適なディープラーニングフレームワーク選定のエキスパートガイド

ディープラーニングの人気上昇により、ディープラーニングフレームワーク間で健全な競争が生まれました。PyTorchとTensorFlowは、最も人気のある2つのディープラーニングフレームワークとして際立っています。両ライブラリは、主要なディープラーニングツールになるべく熾烈な競争を繰り広げています。

TensorFlowは古くからリードしていましたが、PyTorchは過去6ヶ月で追いつきました。プロジェクトに適したディープラーニングフレームワークを選ぶ際、多くの混乱があります。

本記事では、PyTorchとTensorFlowを比較し、両フレームワークの詳細な比較を提供します。

PyTorch vs TensorFlow：概要

PyTorchとTensorFlowの両方は、競合が何をしているかを注視しています。しかし、両フレームワークには依然としていくつかの違いがあります。

注： このテーブルは横スクロール可能です。

ライブラリ	PyTorch	TensorFlow 2.0
開発元	FAIR Lab（Facebook AI Research Lab）	Google Brain Team
ベース	Torch	Theano
本番環境	研究重視	産業重視
可視化	Visdom	TensorBoard
デプロイメント	TorchServe（実験的）	TensorFlow Serving
モバイルデプロイメント	可（実験的）	可
デバイス管理	CUDA	自動
グラフ生成	動的・静的モード両対応	Eager・静的モード両対応
学習曲線	開発者・研究者にとって容易	産業レベルプロジェクトにとって容易
ユースケース	Facebook、CheXNet、Tesla Autopilot、Uber、PYRO	Google、Sinovation Ventures、PayPal、China Mobile

1. 可視化

手動での可視化には時間がかかります。PyTorchとTensorFlowの両方には、迅速な視覚分析のためのツールがあります。これにより、トレーニングプロセスのレビューが容易になります。可視化は結果のプレゼンテーションにも最適です。

TensorFlow

データの可視化にはTensorBoardを使用します。インターフェースはインタラクティブで視覚的に魅力的です。TensorBoardはメトリクスとトレーニングデータの詳細な概要を提供します。データは簡単にエクスポートでき、プレゼンテーション用途にも最適です。プラグインにより、TensorBoardをPyTorchでも利用可能です。

しかし、TensorBoardは煩雑で使いこなすのが複雑です。

PyTorch

PyTorchは可視化にVisdomを使用します。インターフェースは軽量で使いやすいです。Visdomは柔軟でカスタマイズ可能。PyTorchテンソルへの直接サポートにより、シンプルに使用できます。

Visdomにはインタラクティブ性と、データ概観に必要な多くの重要機能が欠けています。

2. グラフ生成

ニューラルネットワークアーキテクチャ生成には2つのタイプがあります：

• 静的グラフ – 固定されたレイヤーアーキテクチャ。マップが最初に生成され、その後データが押し通されます。
• 動的グラフ – 動的なレイヤーアーキテクチャ。データのオーバーロードとともにマップが暗黙的に定義されます。

TensorFlow

TensorFlowは当初から静的グラフを使用していました。静的グラフにより、複数マシンへの分散が可能。モデルがコードから独立してデプロイ可能。静的グラフの使用により、TensorFlowはより本番環境に適し、新しいアーキテクチャで作業する際に柔軟性がありました。

TensorFlowは、Eager Execution（即時実行）と呼ばれる動的グラフを模倣する機能を追加しました。TensorFlow 2はデフォルトでEager Executionで実行されます。Eager Executionをオフにすると静的グラフ生成が利用可能です。

PyTorch

PyTorchは当初から動的グラフを特徴としていました。この機能がPyTorchをTensorFlowと競合させました。

グラフをその場で変更する能力は、ニューラルネットワーク生成に対するよりプログラマーおよび研究者フレンドリーなアプローチであることが証明されました。構造化データとデータのサイズ変動は、動的グラフでより容易に扱えます。PyTorchも静的グラフを提供します。

3. 学習曲線

学習曲線は、過去の経験とディープラーニング使用の最終目標に依存します。

TensorFlow

TensorFlowはより難易度の高いライブラリです。Keras関数によりTensorFlowはより使いやすくなります。一般的に、ディープラーニングを始めたばかりの人にとってTensorFlowは理解が難しいです。

その理由はTensorFlowの多様な機能性にあります。探求し理解すべき多くの機能があり、これが初心者にとっては気を散らし、冗長になります。

PyTorch

PyTorchはより学びやすいライブラリです。Pythonに慣れていれば、コードでの実験が容易です。PyTorchでのニューラルネットワーク作成にはPythonicなアプローチがあります。PyTorchの柔軟性により、コードは実験に適しています。

PyTorchは機能面ではそれほど豊富ではありませんが、すべての必須機能は揃っています。PyTorchは始めやすく、学びやすいです。

4. デプロイメント

デプロイメントは、ソフトウェア開発チームにとって重要なソフトウェア開発ステップです。ソフトウェアデプロイメントにより、プログラムやアプリケーションが消費者利用可能になります。

TensorFlow

TensorFlowはモデルデプロイメントにTensorFlow Servingを使用します。TensorFlow Servingは、本番環境と産業環境を念頭に設計されています。RESTクライアントAPIにより、デプロイメントは柔軟で高性能です。TensorFlow ServingはDockerとKubernetesと良好に統合されます。

PyTorch

PyTorchは最近、デプロイメントの問題に取り組み始めました。TorchServeがPyTorchモデルをデプロイします。アプリケーション統合のためのRESTful APIがあります。PyTorch APIはモバイルデプロイメント向けに拡張可能です。TorchServeはKubernetesと統合されます。

5. 並列処理と分散トレーニング

並列処理と分散トレーニングはビッグデータにとって不可欠です。一般的なメトリクスは：

• 速度向上 – 逐次モデルの速度（シングルGPU）と並列モデルの速度（マルチGPU）の比率。
• スループット – 単位時間あたりにモデルを通過する最大画像数。
• 拡張性 – システムがワークロード増加をどう処理するか。

トレーニングワークロードを分散させるには2つの方法があります：

• モデル並列性 – モデルのレイヤーを異なるデバイスに分割。グラフの各部分が同時にトレーニングで使用される。
• データ並列性 – すべてのデバイスがモデル全体のコピーを保持。各デバイスが異なるデータサンプルでトレーニング。同期SGD（確率的勾配降下法）が推奨。

TensorFlowのモデル並列性

TensorFlowでモデルの一部を特定のデバイスに配置するには、tf.deviceを使用します。

例：2つの線形レイヤーを2つの異なるGPUデバイスに分割：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
with tf.device('GPU:0'):
    layer1 = layers.Dense(16, input_dim=8)
with tf.device('GPU:1'):
    layer2 = layers.Dense(4, input_dim=16)

PyTorchのモデル並列性

PyTorchでモデルの各部分を異なるデバイスに移動するには、nn.Module.toメソッドを使用します。

例：2つの線形レイヤーを2つの異なるGPUに移動：

import torch.nn as nn
layer1 = nn.Linear(8,16).to('cuda:0')
layer2 = nn.Linear(16,4).to('cuda:1')

TensorFlowのデータ並列性

TensorFlowで同期SGDを行うには、tf.distribute.MirroredStrategy()で分散戦略を設定し、モデル初期化をラップします：

import tensorflow as tf
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
    model = ...
    model.compile(...)

ラッパーでモデルをコンパイルした後、通常通りモデルをトレーニングします。

PyTorchのデータ並列性

PyTorchで同期SGDを行うには、モデル初期化後にtorch.nn.DistributedDataParallelでモデルをラップし、デバイス番号ランクを0から開始するように設定します：

from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel
model = ...
model = model.to()
ddp_model = DistributedDataParallel(model, device_ids=[])

6. デバイス管理

デバイス管理ではパフォーマンスに大きな変化が生じます。PyTorchとTensorFlowの両方がニューラルネットワークを適切に適用しますが、実行方法が異なります。

TensorFlow

GPUが利用可能な場合、TensorFlowは自動的にGPU使用に切り替わります。GPUとそのアクセス方法に対する制御があります。GPUアクセラレーションは自動化されています。これは、メモリ使用量を制御できないことを意味します。

PyTorch

PyTorchはCUDAを使用してGPUまたはCPUの使用を指定します。GPUとCPUのCUDA仕様なしではモデルは実行されません。GPU使用が自動化されていないため、リソース使用のより良い制御が可能です。PyTorchはGPU制御を通じてトレーニングプロセスを強化します。

7. 両ディープラーニングプラットフォームのユースケース

TensorFlowとPyTorchは、それぞれの企業で最初に使用されました。オープンソース化以来、GoogleとFacebook以外でも多くのユースケースがあります。

TensorFlow

Google Brain TeamのGoogle研究者たちが最初にTensorFlowをGoogle研究プロジェクトで使用しました。GoogleでのTensorFlow使用例：

• 検索結果とオートコンプリート
• 音声認識と音声テクノロジー
• 画像認識と分類
• 機械翻訳システム
• Gmailのスパム検出

Google以外でも多くのユースケースがあります。例：

• Sinovation Ventures – 網膜画像を使用した疾患分類とセグメンテーション
• PayPal – ディープトランスファー学習と生成モデリングによる不正検出
• China Mobile – ネットワーク問題検出、自動カットオーバー時間窓予測、操作ログ検証のためのディープラーニングシステム

PyTorch

PyTorchは最初、Facebook AI Researchers Lab（FAIR）でFacebookによって使用されました。FacebookでのPyTorch使用例：

• 顔認識と物体検出
• スパムフィルタリングとフェイクニュース検出
• ニュースフィード自動化と友達提案システム
• 音声認識
• 機械翻訳システム

PyTorchはオープンソースです。現在、Facebook以外でも多くのユースケースがあります：

• CheXNet – 畳み込みニューラルネットワークを使用した肺炎確率スコアリングと胸部X線ヒートマップ
• Tesla Autopilot – 自律走行車両のためのリアルタイムコンピュータビジョンマルチタスキング
• Uber AI Labs PYRO – ディープ確率モデリングのための確率的プログラミング言語。顧客とドライバーのマッチング予測・最適化、最適ルート、次世代インテリジェント車両

PyTorchとTensorFlow、どちらを使うべきか？

PyTorchはプログラマーと科学研究者の間でお気に入りのオプションです。科学コミュニティは、引用数を見る限りPyTorchを好みます。最近のデプロイメントと本番機能により、PyTorchは研究から本番へ移行する際の優れた選択肢となっています。

組織とスタートアップは一般的にTensorFlowを使用します。デプロイメントと本番機能が、TensorFlowにエンタープライズユースケースでの良い評判を与えています。TensorBoardによる可視化は、クライアントへのエレガントなプレゼンテーションも可能にします。

PyTorchとTensorFlowは、活発に開発されている強力なディープラーニングライブラリです。今日、両者の違いよりも共通点の方が多く、一方から他方への切り替えはシームレスなプロセスとなっています。