TensorFlowとPyTorchとJaxの違いや比較をしてみた

今回は、pythonの3大ディープラーニングフレームワークであるTensorFlow vs PyTorch vs Jaxについて探ってみることにします。

これらのフレームワークは異なっていますが、2つの点で共通しています。

• オープンソースであること。つまり、もしライブラリにバグがあると感じたら、GitHubにイシューを投稿して（修正して）もらうことができるのです。また、独自の機能を追加することも可能です。
• Pythonはグローバルインタープリタロックのため、内部的に遅い。そのため、これらのフレームワークでは、すべての計算と並列処理を処理するバックエンドとしてC/C++を使用しています。

それぞれのフレームワークについて最も重要な点を強調し、どれがあなたに最も適しているかを答えようとします。

TensorFlow vs PyTorch vs Jax – クイックオーバービュー

TensorFlow vs PyTorch vs Jax – 比較表## TensorFlow

Googleが開発したTensorFlowは、現在最も人気のある機械学習ライブラリです。

TensorFlowの特徴としては、以下のようなものがあります。

• TensorFlowは非常に使いやすいフレームワークです。高水準APIであるKerasを利用することで、モデル層の定義、損失関数、モデルの作成が非常に簡単になります。
• TensorFlow2.0は、動的型グラフを使用したEager実行を搭載しています。これにより、ライブラリはより使いやすくなり、以前のバージョンから大幅にアップグレードされました。
• Kerasのこのハイレベルなインターフェースには、ある種の欠点がある。TensorFlowは（エンドユーザの利便性のためだけに）多くの基礎的なメカニズムを抽象化しているので、研究者が自分のモデルでできることに関して自由度が低くなっています。
• Tensorflowが提供する最も魅力的なものの1つは、TensorBoardであり、これは実際にはTensorFlowの可視化ツールキットです。損失関数、モデルグラフ、プロファイリングなどを可視化することができます。

Deep Learningを始める場合や、モデルを簡単にデプロイしたい場合、TensorFlowは良いフレームワークとなるはずです。

TensorFlow Liteは、モバイルやエッジデバイスにMLモデルを簡単にデプロイできるようにします。

公式のGitHub Repoをチェックして、このフレームワークに関するより深い洞察を得ることができます。

PyTorch

PyTorch(Python-Torch)は、Facebookが提供する機械学習ライブラリです。

TensorFlowの人気を徐々に追い上げつつあります。

PyTorchの最も重要な特徴は以下の通りです。

• TensorFlowとは異なり、PyTorchはDynamic Type Graphsを使用しており、実行グラフがその場で作成される。これにより、いつでもグラフの内部を修正したり、検査したりすることができます。
• PyTorchはユーザーフレンドリーな高レベルのAPIとは別に、機械学習モデルをより詳細に制御することができる、よくできた低レベルのAPIを持っています。学習中のモデルのフォワードパスとバックワードパスで出力を検査し、修正することができます。これはグラディエントクリッピングやニューラルスタイルの転送に非常に効果的であることがわかります。
• PyTorchは、コードの拡張、新しい損失関数の追加、ユーザ定義層の追加を容易に行うことができます。PyTorch autogradは、これらのユーザー定義層を区別するのに十分強力です。また、勾配の計算方法を選択することも可能です。
• PyTorch は、データ並列処理や GPU 利用を幅広くサポートしています。
• PyTorch は TensorFlow よりも Pythonic です。PyTorchはPythonのエコシステムにうまく適合しており、PyTorchのコードをデバッグするためにPythonのデバッガツールを使用することができる。

PyTorchは、その高い柔軟性から、多くの学術研究者や産業界から注目されています。

PyTorchは簡単で直感的に学ぶことができます。

また、PyTorchはコミュニティによるサポートも充実しており、万が一問題が発生した場合でも安心です。

GitHubにあるリポジトリから、PyTorchの詳細を確認してください。

ジャックス

JaxはGoogleが提供する比較的新しい機械学習ライブラリです。

JaxはGoogleが提供する比較的新しい機械学習ライブラリで、PythonやNumPyのネイティブコードと区別することができる自動学習ライブラリです。

JAXの特徴を見てみましょう。

• 公式サイトにあるように、JAXはPython+NumPyのプログラムをComposableに変換することができます：差別化、ベクトル化、GPU/TPUへのJIT、その他。
• JAXがPyTorchと比較して最も重要な点は、勾配の計算方法です。トーチでは、グラフはフォワードパスで作成され、グラデーションはバックワードパスで計算されます。一方、JAXでは、計算は関数として表現されます。関数に対して grad() を用いると、与えられた入力に対する関数の勾配を直接計算する勾配関数が返されます。
• JAXはautogradツールであり，それだけを使うのはかろうじて良い考えです．JAXを使ったMLライブラリはいろいろありますが，代表的なものはObJax, Flax, Elegyです．これらのライブラリは同じコアを使っており，インターフェイスは JAXライブラリのラッパーに過ぎないので，同じ括りにしています．
• FlaxはもともとPyTorchのエコシステムのもとで開発されました。より柔軟な使い方に重点を置いている。一方、ElegyはどちらかというとKerasにインスパイアされたものです。ObJAXは、シンプルさとわかりやすさを重視した研究用として開発されました。研究者の研究者による研究者のための」というキャッチフレーズを掲げています。

JAXは、日に日に人気が出てきています。

多くの研究者が実験にJAXを使っており、PyTorchからのトラフィックを少し集めています。

JAXはまだ発展途上であり、ディープラーニングの探求を始めたばかりの人にはお勧めできません（今のところ）。

最先端のもので遊ぶには、ある程度の数学的な専門知識が必要です。

この有望な新しいライブラリについてもっと知るには、公式リポジトリをご覧ください。

あなたはどれを選ぶの？

TensorFlow vs PyTorch vs Jaxのどちらを選ぶかの答えは、使用目的に完全に依存します。

しかし、初心者が機械学習プロジェクトに取り組むのであれば、これらのライブラリのどちらを選んでも間違いはないでしょう。

しかし、初心者の機械学習プロジェクトであれば、この2つのライブラリのどちらを使っても問題はないでしょう。

それまでは、学習を続けてください。