AIモデル活用で欠かせない「PyTorch」と「TensorFlow」は、オープンソースの深層学習フレームワークだ。両者は何が異なり、どのように使い分ければよいのか。自社に合うライブラリの見極め方とは。
AI（人工知能）モデルを開発する上では、「PyTorch」「TensorFlow」といった深層学習（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）を活用することが重要だ。これらのライブラリは、オープンソースであったり、プログラミング言語「Python」で実装されていたりといった共通点を持つ一方で、異なる特徴を持つ。両者はどう違い、どのように使い分ければよいのか。
TensorFlowと比較すると、PyTorchは以下の点で優れている。
PyTorchと比較すると、TensorFlowは以下の点で優れている。
両者の用途は重複する部分があり、どちらを使用しても深層学習モデルを開発できるが、それぞれ特定のシナリオでの強みを持つ。
次の要素を重視する場合、PyTorchを使うべきだ。
以下を優先する場合、TensorFlowを使うのが望ましい。
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