I built the same model with TensorFlow and PyTorch | Which Framework is better?

Summary

このビデオでは、ディープラーニングフレームワークであるTensorFlowとPyTorchを比較し、それぞれの長所と短所を探求します。TensorFlowはプロダクションで最も使われており、広範なエコシステムを提供していますが、PyTorchは研究者間で人気があり、最近はGitHubのスター数でもTensorFlowを上回るほど成長しています。ビデオでは、両フレームワークを使って同じ畳み込みニューラルネットを構築し、画像分類を行います。TensorFlowのSequential APIとPyTorchの柔軟性の高いオブジェクト指向アプローチの使い方、トレーニングプロセスの違いについて説明し、最終的なテスト精度を比較します。

Takeaways

• 🔧 TensorFlowはプロダクションで最も使用されているフレームワークですが、研究者の中ではPyTorchが人気です。
• 📈 Google Trendsによると、TensorFlowとPyTorchは人気がほぼ同じですが、最近PyTorchが初めてリードしました。
• 🌟 GitHubのスター数で見ると、TensorFlowはPyTorchの3倍ほど人気があります。
• 📱 TensorFlow LiteやTensorFlow.jsなど、モバイルやWebアプリケーションのための優れた生態系を提供しています。
• 🚀 PyTorchはモバイル展開のための新しいPyTorch Liveライブラリなど、プロダクションシステムでも迎頭赶上を図っています。
• 🎓 このビデオでは、両方のフレームワークで同じ畳み込みニューラルネットを構築し、APIの使い方やトレードオフを学びます。
• 🌐 TensorFlow 2は2019年にリリースされ、Keras APIをベースにしたシーケンシャルAPIとサブクラスングAPIを提供しています。
• 📊 PyTorchではデータローダーの使用やモデルのクラスベースの実装など、より詳細なコードを書く必要がありますが、柔軟性があります。
• 🏋️‍♂️ TensorFlowではモデルのトレーニングは1行で行えますが、PyTorchでは自分でトレーニングループを書く必要があります。
• 📊 両フレームワークの性能比較では、PyTorchのテスト精度が0.72、TensorFlowのテスト精度が0.69とわずかに優れています。

Q & A

ディープラーニングフレームワークの中で、TensorFlowとPyTorchの人気はどのようにですか？

TensorFlowはプロダクションで最も使われているフレームワークですが、研究者の中ではPyTorchが人気です。Googleトレンドによると、両者はほぼ同じレベルですが、最近PyTorchが初めてリードしました。

GitHubのスター数で比較すると、TensorFlowとPyTorchの人気はどのように変わりますか？

GitHubのスター数によると、TensorFlowはPyTorchの3倍ほど人気があり、より多くのスターを獲得しています。

TensorFlow LiteやTensorFlow.jsとは何ですか？

TensorFlow Liteはモバイルやエッジデバイス向けのプロダクションシステムのためのTensorFlowの軽量版です。TensorFlow.jsはWebアプリケーションのためのTensorFlowのバージョンです。

PyTorchがプロダクションシステムで追いつくために取り組んでいる新しいライブラリは何ですか？

PyTorch Liveライブラリはモバイル展開において非常に有望な新しいライブラリです。

TensorFlow 1とTensorFlow 2の違いは何ですか？

TensorFlow 1は2015年にリリースされ、TensorFlow 2は2019年にリリースされ、APIの大幅な改修が行われ、初心者にも親しみやすくなりました。

TensorFlow 2のSequential APIとは何ですか？

Sequential APIはKeras APIに基づく高レベルAPIで、scikit-learnライブラリに似たインターフェースを提供し、多くの複雑な部分を抽象化します。

PyTorchのデータセットをロードする際に必要な変換とは何ですか？

PyTorchでは、画像をPyTorchのテンソルに変換し、正規化を適用する変換が必要です。

PyTorchでモデルを定義する際に必要なクラスは何ですか？

PyTorchでは、モデルはnn.Moduleから継承されたクラスで実装され、initとforwardの2つの関数を実装する必要があります。

PyTorchのトレーニングループはどのように構成されますか？

PyTorchのトレーニングループでは、エポック数をループし、各エポック内でバッチごとの入力をGPUに送り、モデルを呼び出し、損失を計算し、バックプロパゲーションと最適化器の更新ステップを実行します。

TensorFlowとPyTorchのテスト精度を比較するとどのような結果が出ますか？

テスト精度を比較すると、PyTorchのテスト精度は0.72で、TensorFlowのテスト精度は0.69でした。トレーニング損失はPyTorchが0.57、TensorFlowが0.61でした。