Chrome OS Flexとは、**Chrome OSを既存のPCで動作可能にしたGoogle社のLinux系OSを指します。**Google社のオープンソースOSである、Chromium OSをベースとしています。

【参考】：[Chrome OS Flex](https://chromeenterprise.google/os/chromeosflex/)

Chrome OS Flexは、Chromium OSベースのCloudReadyの後継OSです。CloudReadyはNeverware社が提供していましたが、Googleが2020年にNeverware社を買収し、2022年2月よりEarly Accessリリースとして提供を始めました。安定版の正式リリースに伴いNeverware社のサイトは統合され、Googleサイトへの移行が完了しています。

【参考】：[ChromeOS Flex is now ready to scale broadly to PCs and Macs](https://cloud.google.com/blog/products/chrome-enterprise/chromeos-flex-ready-to-scale-to-pcs-and-macs?hl=en)

Chrome OS Flexで何ができるかということですが、Chromebookとは違い、通常のPCで動作するのが特長です。つまり、*既存PCのWindowsやMacを再利用し、Chromebookのように利用することができます。*

Chrome OS FlexはChromium OSをベースとしているため、通常のChrome OSとほぼ同等です。Chrome OSがサポートするアプリと機能がサポートされており、利用用途としては、Chromeブラウザをユーザインターフェースとしているため、ウェブアプリやオンラインサービスがメインです。

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### ChromeOS Flexが本番環境用でも利用可能に

**Chrome OS Flexは正式リリースに伴い、本番環境用としても利用可能となります。**以前の先行リリースの段階では、本番環境で利用する際にはCloudReadyが候補とされていました。

そのためGoogleでは事前の表明通りに、CloudReadyの導入デバイスを自動的にChrome OS Flexにアップデートするよう、標準のバックグラウンド更新プロセスを整備しました。

### ChromeOS Flexのリリースサイクル

*ChromeOS Flexのリリースサイクルは、ChromeOSと同一です。*公開方法は、問題の内容に基づいて段階的に実施されます。ChromeOSでは、先行リリースとなるCanary・Dev・Betaを経て、Stable（安定版）がリリースされます。安定版は正式リリースと同じ意味合いとなります。

【参考】：[ChromeOS Flex の更新に関するお知らせ](https://support.google.com/chromeosflex/answer/12024394?hl=ja&ref_topic=11618314)
【参考】：[Chrome Release Cycle](https://chromium.googlesource.com/chromium/src/+/master/docs/process/release_cycle.md)

Chrome OSとChrome OS Flexの違いですが、Chrome OS Flexはサポート上の制限がいくつかあります。

・*アプリのサポート*
Chrome OS Flexでは、Chrome OSで利用できるGoogle Playストアに対応していません。そのため、Google PlayとAndroid アプリを利用することができず、MacでParallels Desktopを使用するWindows 仮想マシン（VM）の実行もできません。

Linux開発環境としては、認定モデルリストに掲載されている機種のみの対応です。とは言っても、対応機種は正式リリースに伴い大幅に増加しています。

【参考】：[Chrome OS Flex Certified models list](https://support.google.com/chromeosflex/answer/11513094)

・*ハードウェアのサポート*
対応PCは認定モデルのみサポートされます。また、PCの周辺デバイスがWindows・macOS・Linuxでサポートされている場合でも、Chrome OS Flexで未検証やサポート対象外の場合があります。また、ファームウェア管理に対応できないために、ファームウェア更新は自動更新ではなく手動で実施する必要があります。

その他、セキュリティや管理上の違いもありますので、詳細は以下のリンク先をご確認ください。

【参考】：[Chrome OS Flex と Chrome OS の違い](https://support.google.com/chromeosflex/answer/11542901?hl=ja)

### CloudReadyとChrome OS Flexとの違い

CloudReadyは、クラウドでGoogleを利用するためのOSと位置づけられます。GoogleのオープンソースオペレーティングシステムであるChromium OSがベースです。

CloudReadyでは、いくつかのエディションが提供されていますが、Chrome OS Flexは単一エディションとなります。*Chrome OS Flexは、CloudReadyがベースですので、認定されるモデルや提供機能に大きな違いはありません。*

【参考】：[Chrome OS Flex と CloudReady の違い](https://support.google.com/chromeosflex/answer/11547280?hl=ja&ref_topic=11618314)

### CloudReadyからChrome OS Flexへの移行スケジュール

CloudReadyからChrome OS Flexへの更新は、正式リリース後から2022年末までは自動的に更新処理が実行されていました。*現在は自動更新が終了しており、手動のインストールのみ対応します。*CloudReadyは、v96.4が最終リリースとなります。

CloudReadyのサイトやリソースも、Chrome OS Flexのサイトへ誘導されるように改修されています。

【参考】：[CloudReady から Chrome OS Flex への更新](https://support.google.com/chromeosflex/answer/12317390?hl=ja&ref_topic=11618314)

Chrome OS Flexは、既存のWindows・Mac・LinuxのPCがあれば導入できます。実際に利用するPCは認定モデルのみサポートされるため、*インストール作業を始める前に、お使いのPCが認定されているかどうか確認する必要があります。*詳細は以降で解説します。

**Chrome OS Flexの対応機種は、認定モデルとして公開されています。**インストール作業に入る前に、このモデル情報を確認しておきましょう。認定モデル以外でも正常動作することもありますので、必要であれば、Chrome OS Flex ヘルプ コミュニティで支援をいただきながら作業することもできます。

【参考】：[Chrome OS Flex 認定モデルの概要](https://support.google.com/chromeosflex/answer/11513815?hl=ja&ref_topic=11618314)
【参考】：[認定されていないデバイスに Chrome OS Flex をインストールする](https://support.google.com/chromeosflex/answer/11582107)
【参考】：[Chrome OS Flex Certified models list](https://support.google.com/chromeosflex/answer/11513094)
【参考】：[ChromeOS Flex Help Community](https://support.google.com/chromeosflex/community)

Chrome OS FlexはChrome OS同様に、追加ダウンロードなく日本語環境が利用できます。初期状態は「英語」ですので、*「Chrome OS Flex へようこそ」画面で言語とキーボード を「Japanese-日本語」に変更し、「 OK 」をクリックすることで利用可能です。*日本語入力時は、「Google 日本語入力」が起動します。

### Chrome OS Flexを仮想マシンで動作するには

*Hyper-Vなどの仮想マシンで動作させたいところですが、現時点では正式サポートされていません。*CloudReady自体はOVA（Open Virtual Appliance）ファイルに対応していますので、VMware Workstation Playerであればサポートされています。Chrome OS Flexが正式リリースされましたが、サポートには至っていません。

認定モデルの中には、Linux開発環境（Linux development environment）をサポートしているものもあります。Linux環境の導入手順はLinux公式サイトに掲載されています。

【参考】：[Linux on Chrome OS Flex](https://www.linux.org/threads/linux-on-chrome-os-flex.42142/)

【図解入り】Windows11のHyper-V有効化と仮想マシン作成方法

## Chrome OS Flexのインストール準備

Chrome OS Flexのインストール方法ですが、事前に以下の準備を進めておきます。

・*USBデバイス*
8GB以上の容量を持つデバイスをブートデバイスに設定します。USBドライブ内のコンテンツは消去されるため、事前にバックアップしておきましょう。

・*インストールするPC*
IntelあるいはAMDの64ビットCPU・4GBメモリ・16GB内蔵ストレージが要件です。10年前のPCでもインストールできそうなスペックです。USBドライブからのブートが必要です。

その他具体的な要件については、以下のリンク先をご確認ください。

【参考】：[Chrome OS Flex インストール ガイド](https://support.google.com/chromeosflex/answer/11552529?hl=ja&visit_id=637924953188835363-1277670445&ref_topic=11551271&rd=1)

### ユーティリティのインストール

*任意のPC上のChromeブラウザから、Chrome ウェブストアの「Chromebook リカバリ ユーティリティ」をインストールします。*Chrome ウェブストアで右上の「Chrome に追加」をクリックし、Chrome ブラウザの「拡張機能を追加」をクリックして登録します。

【参考】：[Chrome ウェブストア Chromebook リカバリ ユーティリティ](https://chrome.google.com/webstore/detail/chromebook-recovery-utili/pocpnlppkickgojjlmhdmidojbmbodfm)

*Chromeブラウザ右上の拡張機能メニューを表示し、Chrome リカバリ ユーティリティ拡張機能を起動します。*「Chromebook のリカバリ メディアの作成」画面の「始める」「Chromebook の識別」を順にクリックします。

続いて「リストからモデルを選択」をクリックし、「メーカーを選択」で「Google Chrome OS Flex」を選択し、「製品を選択」で「Chrome OS Flex」を選択し、「続行」をクリックします。

表示に従ってUSBドライブを挿入し、プルダウンメニューからUSBドライブを選択します。「続行」「今すぐ作成」を順にクリックします。完了メッセージが表示されれば終了なので、USBドライブを取り出します。

【参考】：[Chrome OS Flex インストール ガイド 1: USB インストーラを作成する](https://support.google.com/chromeosflex/answer/11541904?hl=ja&ref_topic=11551271)

*作成したUSB インストーラを用い、Chrome OS Flexを起動します。*起動するには、BIOSやUEFIの起動オプションやメニューから選択します。ブートメニューの設定や起動については、ご使用のPCのシステム管理マニュアルをご確認ください。

【参考】：[Chrome OS Flex インストール ガイド 2: USB インストーラを使用してデバイスを起動する](https://support.google.com/chromeosflex/answer/11552352?hl=ja&ref_topic=11551271)

*USB インストーラからChrome OS Flexを起動したら、実際に使用することができます。*初期画面は「英語」ですので、「言語」を「日本語」に設定します。使用してみて問題ないようであれば、内蔵ストレージへインストールすることができます。

使用する際にはネットワーク接続の他、Google アカウントが必要です。アカウント設定方法はChromebookと共通です。

【参考】：[Chromebook を設定する](https://support.google.com/chromebook/answer/1047362)

### Chrome OS Flexをインストールせずに利用する

PC内に保存されている既存のOSとデータを残したまま試すには、「Chrome OS Flex へようこそ」画面で「始める」をクリックし、続いて「Chrome OS Flex のご利用開始」画面で「試してみる」をクリックします。この手順で*インストールせずに、USB インストーラから Chrome OS Flex を実行することができます。*

### Chrome OS Flexをインストールし利用する

内蔵ストレージにインストールする場合は、ログイン画面や「Chrome OS Flex のご利用開始」画面で「Chrome OS Flex をインストール」をクリックするとデータ消去の警告が表示されます。その後再度「Chrome OS Flex をインストール」をクリックします。

なお、*Chrome OS FlexではOSのデュアルブートをサポートしていませんので、内蔵ストレージのデータが消去されます。*そのため、インストール時はご注意ください。詳細は、以下のリンク先をご確認ください。

【参考】：[Chrome OS Flex インストール ガイド 3: Chrome OS Flex の使用を開始する](https://support.google.com/chromeosflex/answer/11550703)

## Chrome OS Flexの正式リリース版を活用しましょう

現在お持ちのPCがWindows 11へアップグレードできずに、悩まれている方も多いかと思います。**Chrome OS Flexは既存のPCで利用可能であり、Chrome OS同様に軽量であるため、旧機種であってもサクサク動作するメリットがあります。**

Google PlayとAndroid アプリが利用できないのは残念ですが、Office製品やGoogle ドキュメント等のウェブアプリであればストレスなく動作します。古いPCを有効活用するには有効な選択肢となるでしょう。

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Chrome OS Flexとは、Google社のオープンソースOSである、Chromium OSをベースとしたLinux系OSです。Googleは2022年7月、安定リリースにより広範な配布の準備が整ったことを明らかにしました。ここでは、概要と利用準備から使い方まで解説していきます。

Chrome OS Flexとは、Google社のChromium OSをベースとしたLinux系OSを指します

Chrome OSを既存のPCで動作可能にしたイメージで、Windows・Linux・Macで動作します

Google PlayとAndroid アプリが利用できないものの、古いPCの再利用が期待できます

Chrome OS Flexの安定リリース版が登場！概要と使い方を解説！

Visual Studio Code 2022年6月版（バージョン1.69）がリリースされ、**VS Codeのバックエンド機能を提供するVS Code Serverがプライベートプレビュー版として公開されました。**

現時点での最新リリースとなるVisual Studio Code 2023年1月版（バージョン1.75）においても、プライベートプレビュー版の扱いには変更がありません。

サービスのインストールや更新、管理・接続を容易にするCLIが提供されます。2022年7月7日のBlogには、より詳細な情報が掲載されています。

【参考】：[Visual Studio Code update June 2022, version 1.69](https://code.visualstudio.com/updates/v1_69)
【参考】：[Blogs The Visual Studio Code Server](https://code.visualstudio.com/blogs/2022/07/07/vscode-server)

VS Code Serverは、ローカルの開発マシンやクラウドのVMなど任意の場所にインストールし、SSHやhttpsを設定する手間をかけずに、ウェブ版VS Code（vscode.dev）を使ってブラウザから安全にアクセスすることができます。

**VS Code Serverは、VS Codeの統一されたエクスペリエンスを提供するために登場しました。**つまりローカルでもリモートでも、デスクトップでもブラウザでも、どのようにエディタを使ってもVS Codeで同じ操作感が提供されます。

それを支える技術として、バックエンドサーバーにVS Code Serverが動作し、トンネル接続することで安全にデータを転送します。

### ブラウザからのVS Code Serverへのアクセス

*ブラウザからのVS Code Serverへのアクセスは、VS Codeの手順に従います。*それぞれのブラウザによっては、サイトパーミッションの設定が必要な場合があります。

【参考】：[VS Code: Additional browser setup](https://code.visualstudio.com/docs/editor/vscode-web#_additional-browser-setup)

### ソフトウェアライセンスの考え方

*本ソフトウェアは、使用するうえで次のライセンスに従う必要があり、同意したものとみなされます。*他のソフトウェアと同様に、利用条項や情報保護を理解した上で使用を開始します。

・Visual Studio Code Serverライセンス条項
・マイクロソフトのプライバシーステートメント

【参考】：[Visual Studio Code Serverライセンス条項](https://aka.ms/vscode-server-license)
【参考】：[マイクロソフトのプライバシーステートメント](https://privacy.microsoft.com/en-US/privacystatement)

## VS Code Serverのサインアップ登録が不要に

VS Code Serverの使い方ですが、以前はプライベートプレビューのためサインアップフォームからアクセスを要求する必要がありました。**現在では、サインアップ登録が不要となり、すぐに利用できるように手順が改定されています。**

以前の場合はフォーム送信後、マイクロソフト社により所定の確認がされており、登録完了の電子メールを受け取るまで2〜3週間ほどかかっていましたが、すぐに利用が可能です。フォーム入力サイトにも、その旨が表示されています。

【参考】：[The VS Code Server - Preview Program Signup](https://aka.ms/vscode-server-signup)

*VSCode（Visual Studio Code）は、マイクロソフト社が開発提供しているソースコードエディタです。*Windows・Linux・macOSのクロスプラットフォームで利用可能です。プログラミング言語は、C言語やC++をはじめPython・PHPなどの主要言語に対応します。

【参考】：[Microsoft Visual Studio Code](https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/visual-studio-code/)
【参考】：[Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/)

フリーのオープンソースソフトウェアであり、各プログラミング言語の構文チェック・検索・編集が可能です。無料でキー操作のカスタマイズの高さがあることから、クロスプラットフォーム利用が進んでいます。

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*VS Codeの最新リリースは、2023年1月版（バージョン1.75）となります。*最新リリースでは、以下の機能拡張がされています。

・拡張機能、設定、ショートカットなどのプロファイル共有機能
・新しいキーボードショートカットなどによるアクセシビリティの向上
・ビューの検索や表示の改善
・新しいGitコマンドやGitHub Copilotを用いたAI補完機能

【参考】：[Visual Studio Code Updates January 2023 (version 1.75)](https://code.visualstudio.com/updates/v1_75)

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**VS Code Serverは、デスクトップ PC や仮想マシン (VM) などのリモート開発マシン上で実行できるサービスです。**トンネリングを確立することでSSHを必要とせず、vscode.devのURLを介してどこからでも安全にリモートマシンに接続することができます。SSHやhttpsが不要で、設定作業を簡略化することができます。

【参考】：[Docs Visual Studio Code Server](https://code.visualstudio.com/docs/remote/vscode-server)

VS Codeでは、マルチプロセスのアプリケーションとして設計されています。ユーザーの生産性を高め、シームレスな環境で利用できるように、コードを入力するフロントエンドと、拡張機能やターミナル・デバッグを担当するバックエンドを分離して設計しています。

VS Code Serverではリモート環境にサービスをインストールし、ローカルのVS Codeがリモートのソースコードやランタイムとスムーズに対話できるようにします。具体的には、Windows Subsystem for Linux（WSL） や SSH 経由のリモートマシン・開発コンテナで VS Code から直接作業することができます。

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VS Code Serverは、SSHを使用せずにウェブアクセスにより利用するものです。具体的な想定利用方法は、*SSHのサポートが制限されている環境や機器での利用、あるいはウェブベースのアクセスが必要なリモートマシンでの開発に有効です。*

上記のほか、iPadなどのタブレットやChromebookのように、VS Codeデスクトップのインストールをサポートしていないデバイスを用いた開発も可能になります。処理はブラウザとのトンネリングを用いていますので、セキュリティ上も有効です。

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### VS Code Serverが使用するエンドポイント

*VS Code Serverでは、以下のエンドポイントアクセスが必要になることがあります。*制限を加えている利用環境では、ネットワークアクセス許可が必要です。

【参考】：[Network Connections in Visual Studio Code: Common hostnames](https://code.visualstudio.com/docs/setup/network#_common-hostnames)
【参考】：[VS Code Server: connectivity requirements on remote machine / VM](https://code.visualstudio.com/docs/remote/ssh#_what-are-the-connectivity-requirements-for-the-vs-code-server-when-it-is-running-on-a-remote-machine-vm)

### VS Code Serverの実装と今後の予定

VS Code Serverでは、*コード CLI をさらに強化し、プロジェクトの保存場所に関わらず、VS Code のデスクトップとウェブインスタンスの両方で利用することを目標としています。*今回、利用者のフィードバックを得るために、プライベートプレビュー版として限定リリースすることが決定されました。

最初のプレビューでのコードサーバーCLIは、デスクトップのVS Codeを起動したり、拡張機能をインストールしたりするためのCLIとは異なります。使用可能なコマンドは、ターミナルから「code -h」で確認可能です。

## VS Code Serverが対応を開始したVS Code

*VS Code Serverが対応を開始したVS Code 1.69は、2022年6月にリリースされました。*2023年2月現在、Update 1.75.0が最新リリースですが、ここでは、VS Code Serverが対応を開始したVS Code 1.69を簡単にまとめておきます。1.69では、VS Code Serverの他にも以下の主要機能がリリースされています。

【参考】：[Visual Studio Code update June 2022, version 1.69](https://code.visualstudio.com/updates/v1_69)

### 3ウェイのマージエディター

*3者間でのマージ作業に活用できます。*ソースコントロールビューでコンフリクトしているファイルをクリックすることでマージエディターが起動し、Git mergeのコンフリクトを素早く解決することができます。この機能は、git.mergeEditorをtrueに設定することで利用可能です。

*ファイル検索やコマンドの実行、カーソル履歴のナビゲーションを行う新しいユーザーインターフェースです。*コマンドセンターは通常のタイトルバーに代わるもので、メインセクションをクリックすると、最近開いたファイルや検索ボックスがあるQuick Open dropdownが表示されます。

Do Not Disturbモードを有効にすることで、*エラー以外の通知ポップアップをすべて非表示に設定できます。*進行状況の通知は、自動的にステータスバーに表示されます。非表示になった通知は、引き続き通知センターで確認することができます。

1月のリリースからプレビュー提供していたシェル統合が正式にリリースされました。PowerShellやbash・zshのシェル統合で、次期リリースの1.70からデフォルトで有効となる予定です。シェル統合により、*コマンドの終了コードを取得し、結果の判定や再実行が可能です。*

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### ターゲットへのデバッグステップイン

*デバッガがある行で一時停止中に、特定の関数呼び出しに直接ステップインし、デバッグを行うことができます。*コマンドパレットで「Debug: Step Into Target 」コマンドを実行するか、キーボードショートカットの「Ctrl+F11」で起動することができます。

### JavaScript ソースマップ切り替え

*JavaScript のデバッグセッションで、ソースマップが切り替え可能となりました。*オフにすると、ソースコードに設定されたブレークポイントは有効ですが、コンパイルされたコードをステップ実行します。

VS Code Serverのインストール方法は、Blogあるいはドキュメントに掲載されています。

【参考】：[Blogs The Visual Studio Code Server](https://code.visualstudio.com/blogs/2022/07/07/vscode-server)
【参考】：[Docs Visual Studio Code Server](https://code.visualstudio.com/docs/remote/vscode-server)

VS Code Server を開発対象となるリモートマシン にインストールする方法ですが、*Windows Subsystem for Linux（WSL）で VS Code Server をセットアップする場合、WSLターミナルで次のコマンドを実行します。*

```wget -O- https://aka.ms/install-vscode-server/setup.sh | sh```

WSLの場合、WSLターミナルで以下のコマンドでVS Code Serverを起動します。

code-server -h を実行すると、サーバの起動と管理に使用できるすべてのコマンドを見ることができます。*プライベートプレビュー版のため、正式リリースに向けて利用可能なコマンドが今後更新されていく模様です。*

vscode.devとコンピュータの接続を確立するために、VS Code Server のセキュアトンネルサービスが利用されます。具体的には、GitHubアカウントの認証URLとなる 「https\://github.com/login/device」に指定された認証コードを入力することで、トンネリングサービスが利用可能になります。

最初の起動時には、接続のための名称を登録します。*設定完了によりvscode.devの接続URLが生成され、このURLを任意のデバイスで利用することができます。*VS Code Serverは、SSH接続せずにvscode.devからリモートマシンに接続できます。VS Codeリモート開発の詳細な考え方については、以下のリンクをご確認ください。

【参考】：[VS Code Remote Development](https://code.visualstudio.com/docs/remote/remote-overview)

## リモート開発の選択肢が増えます

リモート開発では、通常SSHを使用してリモートマシンあるいは仮想マシン上のフォルダに接続し開発を進めます。VS Code ServerではSSHを使わずに、vscode.devのURLでどこからでも安全に行うことができます。1度設定してしまえば、ウェブアクセスであらゆるデバイスからコード開発が可能になります。

現在はプライベートプレビューのため多少ハードルが高く感じられますが、*通常のプレビューや正式リリースに向けて情報発信をチェックしておくことをおすすめします。*

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VS Code Server は、リモート開発マシン上で実行できるサービスです。SSHを必要とせず、vscode.devのURLを介してどこからでも安全にリモートマシンに接続することができます。ここではVS Code Serverの概要から利用方法まで解説していきます。

VS Code Serverは、vscode.devのURLを介してリモート開発マシンに接続します

VS Code 1.69以降に対応する機能で、プライベートプレビュー版として提供されます

面倒なSSHやhttpsが不要で、リモート開発時の設定作業を簡略化することができます

VS Code Serverが登場！インストール方法や使い方・開発方法を解説

PyTorchは数あるPython向けの機械学習ライブラリの1つであり、近年人気が高まっているものでもあります。Pythonを使ったAI開発を考えている方の多くが聞いたことはあるはずですが、どのように使えばよいかよく分からない方も多いのではないでしょうか。

本記事では、**PyTorchの概要を説明しつつ、入門としての基本的な使い方やより深く学ぶための方法を解説していきます。**

PyTorchとは、2016年からリリースされているPython向けの機械学習ライブラリです。Facebookで開発された本ライブラリは、他のPythonライブラリと同様にオープンソースであり、誰でも無料で使用することができます。*その自由度の高さや使いやすさから、世界中のユーザの中で人気が高まっており、アップデートも盛んに行われています。*

これからPythonを使ってディープラーニングを含むAI開発を行いたいと考えている方にとって、その概要や使い方を知っておいて損はないでしょう。

【参考】：[Pytorch](https://pytorch.org/)

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PyTorchを使うとどのようなことができるのでしょうか。機械学習向けに開発されただけあり、線形回帰などの基本的な回帰計算や、ニューラルネットワーク生成などディープラーニング関連の処理も容易に行うことができます。

他の大手の機械学習ライブラリが備えている自動微分、GPU連携機能も含まれているため、他のライブラリに比べて劣っているということもありません。

ただし、*PyTorch はニューラルネットワークの構築方式に「define by run」を採用しており、ここがKerasやTensorFlowなど他のメジャーなライブラリが採用している「define and run」と異なる点です。*どちらの方式もメリットはあるので、使用目的に応じてライブラリを使い分けましょう。

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PyTorchを使用するにあたってのメリットは以下の通りです。

◼︎*直感的にコーディングを行える*
PyTorchがサポートするデータ型のTensorはNumpyと使い方が非常に似ているため、使い勝手が良く、Pythonを扱ったことがあればスムーズにコーディングを行うことができるでしょう。TensorがGPU演算にそのまま使える点もそれを助けています。

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◼︎*ニューラルネットワークのデバッグがし易い*
ニューラルネットワークの構築方式に「define by run」を採用しており、ネットワークにデータを流しながら構築を行うことができます。他のライブラリでは「define and run」であらかじめネットワークを構築する必要があり、デバッグがし辛く、初心者にとっては扱いづらいという点があります。

◼︎*最先端のアルゴリズムを活用できる*
上記のメリットもあり、PyTorchは研究分野で非常に活発に使われています。そのため、最先端の研究結果を自分で試してみることができ、AI関連の技術についても最先端を取り込むことも可能です。

PyTorch についての概要を説明してきました。次に、実際に使っていくにあたって知っておくべき基礎知識を説明します。

PyTorchは他のライブラリと同様にパッケージをインポートして使用する形であり、*torchというモジュールがベースです。*その下に、機械学習に関連した以下の代表的なパッケージが付属しています。

- autograd・・・自動微分を行うためのパッケージ
- nn・・・ニューラルネットワークを構築するためのパッケージ
- optim・・・パラメータ最適化アルゴリズムが含まれるパッケージ
- utils.data・・・主にデータ操作を行うユーティリティ関数が含まれたパッケージ
- onnx・・・Open Neural Network Exchangeと呼ばれるニューラルネットワークを他ライブラリと共有できる機能を持ったパッケージ

もちろん上記はほんの一部で、公式ページでは膨大なパッケージから構成されていることが分かります。

【参考】：[PyTorchの構成](https://pytorch.org/docs/stable/)

PyTorchではデータ操作を容易に行うために、独自のデータ形式Tensorが定義されています。*torchの下に構成されているtensorは、GPU上でもそのまま使用できる上に、numpyのndarrayを扱うようにデータ操作を行えるため、非常に使い勝手がよい型です。*2次元のベクトルや行列も簡単に定義できます。

例えば、以下のような形です。

```vector_sample = torch.tensor([1,2])
matrix_sample = torch.tensor([1,2],[3,4])```

ランダムなデータも以下のようにtensor型で作成可能です。

この例では、3×4のサイズで各要素が0～1の間でランダムとなる行列を生成することができます。

機械学習、とりわけディープラーニングを扱っていくには、高速演算を行えるGPUとの連携が欠かせません。*PyTorchでもコード内で明示的にGPU演算を行うことができます。*

Tensor型はそのままの状態でGPUへデータを転送することができるだけでなく、初期化の時点でGPU上にTensorを作成することもできます。

```tensor_gpu = torch.tensor([1,2], device=torch.device('cuda'))```

以下がGPUとCPU間でのデータやり取りの例です。

```tensor_cpu = tensor_gpu.to('cuda')
tensor_gpu = tensor_cpu.to('cpu')```

PyTorchの基礎を解説した次は、実際のコーティングにおける使い方を説明していきます。ここでは、データセットに対してニューラルネットワークで機械学習を行っていく例を紹介します。

まずは基本として、機械学習に使用するデータセットの定義方法です。*PyTorchではDataset型と呼ばれる独自のデータセット型が用意されており、この型を使用して機械学習を進めることが基本です。*この型では、通常のデータセットと同じく特徴量Xとラベルyから構成されていますが、それぞれTensor型になっているところが特徴的です。

Dataset型を定義するには、Numpyの配列で特徴量Xとラベルyのデータを用意し、下記のように処理する必要があります。

```Sample_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(X, y)```

配列と同じようにdataset型のインデックスを指定すれば、ラベルと対応した特徴量を取得することができます。

### DataLoaderによるミニバッチの作成

データセットが用意できたら、元の学習データから一部を取り出してミニバッチを作るケースが多いと思います。*このミニバッチの作成には、DataLoderというクラスを使用します。*元のdatasetからDataLoaderでミニバッチを作るには、下記のようなコーディングをすればいいでしょう。

```batch_size = 32
load_batch =  torch.utils.data.DataLoader(Sample_dataset , batch_size, shuffle=True)```

shuffleがTrueなのでランダムにデータが抽出される形です。

### ニューラルネットワークの生成

学習データが用意できたら、学習モデルであるニューラルネットワークを作成していきましょう。ここでは最もシンプルなSequentialモデルで作成していきます。例として、Sequentialモデルに活性化関数をReLUとして、以下のように定義します。

```neural_network = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(64, 32),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(32, 24)
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(24, 8)
)```

最後に、データの伝搬を行う方法を紹介します。先ほど作成したニューラルネットワークに対してミニバッチを下記のように伝搬させます。

```output = neural_network(load_batch)```

ニューラルネットワークの学習ができていれば、これで出力結果を得ることができます。

PyTorchに関する入門とも言える使い方を紹介しましたが、まだまだ使える機能はありますし、日々アップデートもされています。もっと使いこなせるようになるためにはどうすればよいでしょうか。具体的な方法を紹介していきます。

*まず始めに見るべきは公式のチュートリアルです。*それなりのボリュームがあり、基礎からディープラーニング含めたアルゴリズムの適用まで学ぶことができます。公式サイトでは英語ですが、日本語訳がされており、英語が分からなくても安心して取り組むことができます。コーディングをしながら学ぶことができる点もポイントです。

いきなりチュートリアルを始めるのも良いですが、本記事である程度全体を把握しておくことで、よりスムーズに学ぶことができるでしょう。注意点として、Google Colaboratoryを使用する前提の構成となっています。

【参考】：[PyTorchチュートリアル](https://yutaroogawa.github.io/pytorch_tutorials_jp/)

チュートリアルを全てこなすだけでは物足りない場合には、書籍を活用してより理解を深めるとよいでしょう。書籍1冊の中には、多くの知識が凝縮されているため、読破すればかなりの知識を身に付けることができます。

加えて、チュートリアルにはなかった新たな視点も見つけることができるでしょう。入門書としては「最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング」がおすすめです。*付録のマップで学習の立ち位置が分かるほか、サポートサイトに用意されたサンプルコードも充実しています。*


■最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング
▪著者：赤石 雅典
▪ページ数：584ページ
▪出版社：日経BP
▪発売日：2021/9/21
【参考】：[最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング](https://bookplus.nikkei.com/atcl/catalog/21/283980/)

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