TensorFlowとPyTorch
R&Dセクション 大城です。
機械学習でTensorFlowとPyTorchというフレームワークを良く耳にするかと思います。
有名な2大フレームワークですね。
初学者の中でどちらを使用した方がいいのかを悩む人もいると思いますので、今回は機械学習で使用されるこの2大フレームワークについて大まかに記載したいと思います。
シェア数
どちらもオープンソースのフレームワークです。
TensorFlowはGoogle、PyTorchはMeta(旧Facebook)によって開発されました。
シェア数は、以前はTensorFlowがダントツでしたが最近はほとんど遜色がありません。(PyTorchが若干多い？)
使用されているシーンの傾向として見ていくと
TensorFlowはビジネス、PyTorchは研究でニーズが分かれているように見えます。
扱い易さ
扱い易さに関しては、TensorFlow V1と比べるならPyTorchの方が環境構築、デバッグのしやすさで優位に見えますが、現在のTensorFlow V2ではその差は解消されているようです。
性能はほぼ同等ですが、Kerasを使用している場合は若干遅い傾向があります。
最終的には両方触ってみて自身が扱いやすいものを選択するのが良いかと思いますが、それでは内容がなくなってしましますので、あえてどっちを使うという判断材料として決めて良いかと思います。
特徴
TensorFlowを選択
・PytTorchよりも前から存在しているため、コミュニティの規模が大きくコミュニティからのバックアップが期待できる。
PyTorchを選択
・研究で使用されている事から、最新情報が得られやすい。
・Pythonに慣れている人ならコーディングがしやすい。
※ PyTorchとTensorFlow V2と比較するという前提です。
最近はColaboratoryもあり試しやすい環境になっていると思うので、触ってみるのも良いと思います。