ディープラーニングは、今、最もホットな業界スキルの一つです。ディープラーニングは、自動運転車や顔認識・拡張など、これまで解決不可能と思われていた問題を解決するために、現在多くの分野で利用されています。
ディープラーニングモデルをゼロからコーディングするのは、退屈で気の遠くなるような作業です。多くの専門知識と時間が必要です。そこで私たちは、モデルを作成するためのベースラインを提供する特定のフレームワークを使用しています。
ディープラーニングのためのPythonフレームワーク
2021年現在、PythonでDeep Learningを行うためのフレームワークは数多く存在します。これらのフレームワークは、抽象度、使用方法、移植性の点で異なっています。この中から必要なフレームワークを選択するのは少し難しいかもしれません。そこで、2021年に学習を検討できるフレームワーク/ライブラリのトップ5を紹介します。
1. TensorFlow（テンソルフロー
TensorFlowは、2021年に最も人気のあるディープラーニングフレームワークです。TensorFlowは、2015年にオープンソース化される前に、Google Brainチームによって開発されました。TensorFlowの現在のバージョンは、高レベルのAPIとしてKerasを備えており、基礎となる多くのコードを抽象化して、モデルの作成とトレーニングをより簡単かつ迅速に行うことができます。
TensorFlowは、CPU、GPU（NVIDIAとAMDの両方）、さらにはTPUなど、幅広い計算デバイスで動作します。計算量の少ないエッジデバイスでは、TensorFlow Liteがあなたの窮地を救ってくれます。
TensorFlowは、C++、JavaScript、Swiftなど、他の言語にも幅広く対応しています。この特徴から、プロダクションを考えるならTensorFlowがおすすめです。一度モデルを学習して保存すれば、そのモデルを好きな言語で使うことができ、多言語依存の問題を緩和することができます。
2. PyTorch
PyTorchはFacebookによって開発されたフレームワークで、人気度では2位です。その名の通り、Torch(C++ライブラリ)のPython版です。PyTorchは、PythonやNumpyとシームレスに統合されています。PyTorchはTensorsと呼ばれる多次元配列で動作し、Numpyと非常によく似たAPIを持っています。
PyTorchはCPUとGPUで動作するための強力で柔軟なAPIを提供します。PyTorchのGPUへの優れたサポートは、分散学習をより最適化し、実現可能なものにします。PyTorchは非常に拡張性が高いです。この拡張性のおかげで、多くの他のフレームワークやツールがPyTorchの上に構築されており、そのうちの1つがHuggingFace TransFormersです。
PyTorchでは、独自の学習ループを定義し、重みの更新を手動で行う必要があります。これは、モデルをよりコントロールするのに役立ちます。これが、研究者がPyTorchを好む主な理由です。しかし、このアプローチはしばしば定型的なコードになり、ソフトウェアのデプロイメントという観点からは好ましくない。
3. FastAI
FastAiは、Jeremy HowardとRachel Thomasによって作成されたもう一つの深層学習ライブラリです。これは、標準的な深層学習領域で迅速かつ容易に最先端の結果を提供できる高水準コンポーネントを実務家に提供し、新しいアプローチを構築するために混合して組み合わせることができる低水準コンポーネントを研究者に提供することを目的としています。
FastAIは、使いやすさ、柔軟性、パフォーマンスにおいて実質的な妥協をすることなく、この2つのことを実現することを目的としています。FastAIは、PyTorchとKerasの両方の世界の良いところを取り入れ、1つにまとめています。FastAIは、上位層、中間層、下位層という明確な抽象化されたレイヤーを持ちます。下位レイヤーはPyTorchのAPIをベースにしています。
FastAIは、開発のための定型的なコードや簡単な構文を避け、簡単に制作できるようにします。
4. MxNet
Apache MxNetは、このリストの中で最も驚くべき見出しの一つかもしれません。MxNetは非常に小さなコミュニティに支えられており、ここに挙げた他のフレームワークほど人気はないが、約束したことは実行してくれる。
MxNetは機械学習を行うために別の言語を学ぶという問題を解決しようとしています。MxNet は Scala、Python、R、Clojure、C++ など、さまざまな言語をサポートしています。
MxNetのAPIはPyTorchと非常によく似ています。そのため、この2つの間で移行するのはそれほど難しくはないでしょう。PyTorch APIの利点とともに、デプロイの面でも利点があります。高速で、スケーラブルで、他のフレームワークよりも少ないメモリしか使いません。
5. PyTorch ライトニング
PyTorch lightingは、このリストの他のものと比較すると、比較的新しいフレームワークです。ライティングはオリジナルのPyTorchライブラリのラッパーに過ぎません。PyTorchのパワーと美しさを奪うことなく、定型的なコードの量を減らすために、薄い抽象化レイヤーを追加しています。
Lightningは、プロファイリング、メトリックロギング、可視化、分散学習を容易にします。さらに、GPUからTPUへの移行は、余分なコード行を必要としません。つまり、PyTorchをデプロイ可能と呼ばれるものに近づけてくれるのです。
まとめ
これで、この記事の終わりです。最高の」フレームワークと呼ばれるものは存在しません。どのフレームワークにも、他より優れた機能があります。ですから、もしあなたがフレームワークを探しているのなら、まず、これらのうちのどれを使ってもよいでしょう。さらに進めていくと、どのフレームワークがあなたやあなたの仕事に最も適しているかがわかり、それに応じてフレームワークを変更することができます。