「PyTorch」と「TensorFlow」は、どちらもオープンソースの深層学習フレームワークだが、細かい設計思想や使い勝手に違いがある。両者の特徴と機能を紹介する。
「PyTorch」と「TensorFlow」は、深層学習（ディープラーニング）モデル開発のための機械学習フレームワーク（特定の機能を持つプログラムの開発を支援するプログラム部品やドキュメントの集合体）だ。どちらも無料のオープンソースフレームワークであり、大部分がプログラミング言語「Python」で実装されている。大規模な開発者コミュニティーが継続的に改良を加え、現代のAI（人工知能）技術活用プロジェクトで広く使用されている点も共通する。
ただし詳細に見ると、両者には重要な違いがある。どちらが自社での利用に適するのかを見極めるために、それぞれの特徴や設計思想の違い、用例を学ぼう。
PyTorchは、深層学習モデルの開発に特化したオープンソースフレームワークだ。2002年公開のオープンソースの機械学習ライブラリ（プログラム部品群）「Torch」をベースに、Facebook（現Meta Platforms）と、非営利団体Linux Foundationが共同で開発を進めた。2016年に公開され、2017年にオープンソースプロジェクトとなった。
以下にPyTorchの主要な機能を挙げる。
TensorFlowはオープンソースの深層学習フレームワークだ。Googleが開発し、2015年に一般公開された。主要な機能は以下の通りだ。
次回は、両者の違いや選定ポイントを紹介する。
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