**PyTorchとは、Python用の深層学習用のフレームワークソフトウェアです。**Numpyに近い操作性とシンプルな構文、そして機械学習に不可欠なGPUサポートを備えており、各種クラウドサービスにも対応しているなど高い利便性を備えています。

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Pythonによる機械学習では、TensorFlowも人気の高いフレームワークです。TensorFlowとPyTorchではどのような点が違うのでしょうか。

TensorFlowは機械学習モデルの可視化に優れている他、対応する言語が幅広く、他の言語での読み込みを可能にするシリアル化に対応しています。また、歴史が長いフレームワークであるためコミュニティが充実しており、情報を探しやすいのもメリットです。

*PyTorchはPythonのネイティブサポートがあるため、Pythonエンジニアにとっては学習コストがTensorFlowと比べて低くなります。また、動的なグラフ作成、スムーズで手間のかからないデバッグ機能などが備わっています。*

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GPUはGraphics Processing Unitの略称で、主にコンピューターグラフィックスの演算に使われる画像処理装置ですが、画像処理を行うはずのGPUがなぜ機械学習で活用されるのか、疑問に思う方も多いのではないでしょうか。

通常、グラフィック以外の計算はCPUが処理しています。CPUは1つのタスクを1つずつ順番に処理するため、複雑な計算を高速かつ直列的に処理することを得意としています。これに対して、GPUは並列処理の能力に長けていて、単純な計算を並列して複数処理することができます。機械学習では、単純な行列計算を並列的に処理する必要があるため、GPUの並列処理能力が重要な役割を担っているのです。

そのため、**機械学習を行う場合はGPU性能の高いPCを選択しましょう。**AWSやAzureなどのクラウドプラットフォームを利用して、GPUに特化した仮想マシンを調達するのも1つの方法です。

Azure仮想マシンとは？サービス概要から作成方法まで解説！

この記事では、例としてWindows11にインストールする方法について解説します。LinuxやMacなど、他のOSにインストールする場合は適宜読み替えて実施してください。

*Windows11でPyTorchを使用するには、前提としてPython3がインストールされている必要があります。*インストールされていない場合は、まずPython3をインストールしましょう。なお、Python2はサポートされていません。

Pythonのインストール方法：初心者向けインストール方法を1から解説！

Windows11でPyTorchを使用するには、CUDAやWindows MLの導入が必要ですが、これらの導入には前提としてVisual Studioをインストールする必要があります。

*Visual Studioは、Windowsだけでなく様々なプラットフォームのアプリケーションを開発することのできる統合開発環境です。*Visual Studioをインストールするには、まず公式ページにアクセスします。

【参考】[Microsoft 公式-Windows 開発用のダウンロードとツール](https://developer.microsoft.com/ja-jp/windows/downloads/)

Visual Studioには、無償版と有償版がありますが、今回は無償版の「Community」の「無料ダウンロード」リンクをクリックします（①）。Visual Studio Communityのページに遷移するので、セットアップファイルを任意の場所にダウンロードして、（②）ダウンロードしたセットアップファイルを実行すると、インストールが自動的に実行されます（③、④）。

【図】Visual Studio のダウンロード

【図】Visual Studio のインストール

GPUを有効活用するためには、GPU環境で動作する開発環境が必要です。GPUメーカーであるNVIDIA社が提供しているCUDAは、GPUの演算能力を画像処理以外の用途で利用するGPGPUと呼ばれる汎用化GPUを利用した統合開発環境を提供しています。

PyTorchもCUDAに対応しているのでインストールしましょう。まずは、インストールするPyTorchのバージョンを確認し、対応するCUDAのバージョンを確認します。**指定されているバージョン以外をインストールすると、動作不良を起こす場合がありますので必ず確認しましょう。**

続いて、NVIDIA公式ページからインストーラーをダウンロードします。OS・ビルド・バージョン・インストーラータイプを選択したら、画面下部の「Download」ボタンをクリックするとダウンロードが開始されます（①）。

【参考】[NVIDIA公式-CUDA Toolkit ダウンロード](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)

ダウンロードしたインストーラーを起動し、展開先ディレクトリを指定して「OK」をクリックするとファイルが展開され、インストールウィザードが開始されます（②③）。ライセンス条項に同意し、インストールオプションで「高速」を選択肢して「次へ」を押すとインストールが開始されます（④⑤⑥）。

*Windows MLはWindows Machine Leaningの略称で、Windows上で機械学習を行うためのAPIを提供するプラットフォームです。*

Windows MLを利用するには、Windows SDKが必要です。Windows SDKは下記のページにアクセスして「インストーラーをダウンロードする」をクリックし、ダウンロードされたexeファイルを実行します（①）。

【参考】[Windows SDK](https://developer.microsoft.com/ja-jp/windows/downloads/windows-sdk/)

【図】Windows SDKのダウンロード

ダウンロードしたインストーラーを起動すると、インストールウィザードが開始されます。特別な要件がなければデフォルト設定でインストールします（③〜⑨）。

【図】Windows SDKのインストール-1

【図】Windows SDKのインストール-2

PyTorchをインストールするためのパッケージマネージャーとして、Anacondaを利用します。*Anacondaは、Pythonによる開発を行うための統合開発環境です。*Anacondaをダウンロード、インストールするには以下のURLにアクセスします。

【参考】[Anaconda公式](https://www.anaconda.com/products/distribution)

トップページから「Download」ボタンをクリックし、ダウンロードされたファイルを実行すると、インストールウィザードが起動します（①）。特別な要件がなければデフォルトの設定でインストールします（②～⑧）。

最後に、PyTorchをインストールします。

【参考】[Microsoft公式-コンピューターに PyTorch をインストールして構成する](https://learn.microsoft.com/ja-jp/windows/ai/windows-ml/tutorials/pytorch-installation)

まず、PyTorchの公式サイトにアクセスします。

【参考】[PyTorch公式](https://pytorch.org)

トップページで「INSTALL PYTORCH」までスクロールします（①）。「PyTorch Build」では、インストールするバージョンを指定します。特にこだわりがなければ安定版である「Stable」を選択しましょう（②）。「Your OS」では、インストールする端末のOSを選択しますが、今回はWindowsを選択します（③）。

「Package」では、PyTorchのインストールに利用するパッケージマネージャーを選択します。Windowsであれば「Conda」が推奨されていますので、今回は「Conda」を選択しています（④）。「Language」では、PyTorchで使用するプログラミング言語を選択します。今回は、Pythonを選択します（⑤）。「CUDA」では、CUDAのバージョンを指定します。インストールしたCUDAのバージョンを選択しましょう（⑥）。

PyTorchは機械学習や人工知能の研究分野で高い人気を誇るPythonの機械学習ライブラリです。この記事では、PyTorchのインストール方法と注意点について、実際の画面の画像を使用して解説します。

PyTorchをインストールして利用するためにはGPUリソースが重要

個人開発レベルでPyTorchを利用するなら、クラウドプラットフォームの利用が候補になる

PyTorchをWindows11にインストールする方法が分かる

【図解】PyTorchを簡単にインストールするには？バージョン指定も解説

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/)

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/)

機械学習が学べるおすすめの本12選！初心者から上級者まで厳選してご紹介！

AI開発が盛んなPythonには数多くのAIライブラリが存在しています。その中でも最近人気が高まっているのがPyTorchです。本記事ではPyTorchの概要を説明しつつ、基礎知識や入門としての使い方を紹介していきます。

PyTorchはFacebookが開発したAI開発用のPythonライブラリ

PyTorchは直感的なコーディングができること、デバッグがしやすいところにメリットがある

PyTorchを機械学習で使うにはTensor型やdataset型を理解する必要がある

PyTorch入門！基礎や使い方、学習方法について徹底解説

PyTorchとは、**Torchを元に作られたPython用の深層学習用フレームワークソフトウェアを指します。**読み方は「パイトーチ」で、Facebook（現Meta）のAI Reserarch Lab（FAIR）で開発されました。グラフベースの実行・分散学習・モバイル展開・量子化の機能を持ちます。トレーニング時間が高速なため、短い時間で完了します。


【参考】：[PyTorch](https://pytorch.org/)

Pythonの特徴はプログラム記述がシンプルなため、高機能なプログラムが簡単に記述できることです。また、インタプリタのためデバッグが簡単に行えます。AIでは分析アルゴリズムが共通化しやすいため、機械学習やディープラーニング（深層学習）のライブラリが数多く提供されており、AI分野の開発言語にPythonが標準的に用いられています。記述しやすく、かつ判読しやすいのでメンテナンス性にも優れています。

PyTorchはPythonのメリットを享受できるよう、Torchを元に開発されました。PyTorchは分散トレーニングが可能で、*スケーラブルなトレーニングと利用現場でのパフォーマンス最適化が可能です*。同様に主要なクラウド環境がサポートされており、シームレスな開発とスケーリングを提供します。

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PyTorchは以下のメリットにより、人気が高まっています。

・*GPUサポート*
GPUとしてNVIDIAがサポートされます。NVIDIAのソフトウェアライブラリであるCUDA（Compute Unified Architecture）が活用できます。このため、強力なGPUサポートを活用して配列（テンソル）演算が可能です。

・*使い勝手が良い*
PyTorchはNumpyに近い操作性を持っています。そのため、すでにNumpyを利用しているユーザにはそのまま利用できるメリットがあります。標準ONNX（Open Neural Network Exchange）フォーマットがサポートされており、対応プラットフォーム・ランタイム・ビジュアライザーなどに直接アクセスすることができます。

搭載されている自動微分（Automatic Differentiation）により、自動勾配計算が行われます。深層ニューラルネットワークの最適化が簡単に行えます。フロントエンドの提供により、PythonならびにC++から利用できるメリットもあります。

・*主要クラウドが活用可能*
インストール使用するほかに、クラウドではAlibaba Cloud・Amazon Web Services・Google Cloud Platform・Microsoft Azureが対応します。シームレスな開発運用が可能です。

PyTorchのデメリットも少なからずあります。具体的には以下のデメリットがあります。

・*日本語の情報が少ない*
PyTorchチュートリアルの日本語版が有志により提供されていますが、総じて日本語の情報が少ない状況です。最新情報を入手する際には多少の英語力が求められます。

・*低レベルAPIのみ*
人間の言語水準に近いものを高レベル、機械の言語水準に近いものを低レベルとする場合、PyTorchの提供APIは低レベルのものが提供されます。低レベルAPIは細かい操作や機能が提供される半面、プログラミングの難易度が求められます。使用するにあたって慣れが必要です。

・*研究用途がメイン*
PyTorchは、Facebook（現Meta）のAI研究の一環で開発されました。そのため研究者に人気があり、論文発表のコードはPyTorchの利用が多い傾向があります。一般用途では高レベルAPIが求められることがあり、そこまで利用が増加していません。

低水準言語とは？ここでの「水準」について理解を深めよう

ここではPyTorchの入門として、基本手続きを説明します。最初にPythonを起動します。
```python```

Pythonのコマンドとして、*PyTorchのライブラリをインポートします*。ここで乱数の配列（テンソル）を生成・表示してみます。簡単な例ですが、動作確認のサンプルとしても利用されています。
```import torch
x = torch.rand(5, 4)
print(x)```

以降で、インストールから簡単な使い方について説明していきます。

PyTorchはWindows・MacOS・Linuxでインストール可能です。


【参考】：[GET STARTED START LOCALLY](https://pytorch.org/get-started/locally/)

各OSのインストール方法は以下の通りです。

・*Windows環境*
Windows 7以降でインストール可能であり、推奨されているのはWindows 10以降です。サーバーはWindows Server 2008 R2以降がサポートされます。Windowsでは、Python 3.7〜3.9がサポートされ、Chocolatey・Python公式サイト・Anacondaを用いてインストールします。パッケージマネージャは、Anacondaとpipがサポートされます。

・*MacOS環境*
MacOS 10.10（Yosemite）以降でサポートされます。MacOSではPython 3.7以降がサポートされ、Homebrew・Python公式サイトを用いてインストールします。パッケージマネージャは、Anacondaとpipがサポートされます。

・*Linux環境*
Linuxでは、glibc v2.17以降がサポートされます。ディストリビューションで言うと、Arch Linux 2012-07-15・CentOS 7.3-1611・Debian 8.0・Fedora 24・Mint 14・OpenSUSE 42.1・PCLinuxOS 2014.7・Slackware 14.2・Ubuntu 13.04以降が対応します。Linuxでは、通常Python 3.7以降がインストール済みのためそのまま利用できます。パッケージマネージャは、Anacondaとpipがサポートされます。

pipとは？Pythonのライブラリ管理方法を分かりやすく解説！

PyTorchの使い方は、公式サイトのチュートリアルで基本情報を得ることができます。


【参考】：[LEARN THE BASICS](https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/intro.html)
【参考】：[QUICKSTART](https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/quickstart_tutorial.html)

・*基本操作*
最初に、以下の様にPythonでtorchライブラリをインポートして利用します。
```import torch```

データ処理には、”torch.utils.data.DataLoader”と”torch.utils.data.Dataset”の2種類が用意されています。”torch”をインポート後、以下のように読み込みます。nnはニューラルネットワークのモジュールです。
```from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor```

・*GPUの利用*
GPUとCUDA（Compute Unified Architecture）が利用可能か確認するには、以下の関数を用います。
```import torch
torch.cuda.is_available()```

・*モデルの作成*
モデルの作成では、nn.Moduleを継承したクラスを作成します。\_\_init\_\_関数で必要なネットワーク層を定義します。nn.Flatten()・nn.Sequential()・nn.Linear()・nn.ReLU()等を用います。クラスのforward関数では、データがネットワークを通過する方法を指定します。

・*学習と最適化*
モデルは、学習ループで学習データセットに対して予測を行い、モデルのパラメータを調整します。そして、テストデータセットに対してモデルのパフォーマンスをチェックします。学習プロセスは数回の反復を経て予測精度を高めていきます。最後にモデルを保存します。

## そもそもPythonのフレームワークとは

Pythonは、インタープリタ型のオブジェクト指向プログラミング言語です。**フレームワークとは、アプリケーション開発を効率的に行うように定義したものです。**Pythonのフレームワークは、ベースとなる開発言語にPythonを用いたものを指します。

Pythonは言語仕様がシンプルであるため、メンテナンス性に優れており、汎用用途に加えて専門分野向けにライブラリが数多く公開されています。特にデータサイエンス・人工知能（AI）向けに活用されることが多いので、専用のフレームワークも数多く提供されています。


【参考】：[python](https://www.python.org/)

PythonでのWebアプリ開発で使うフレームワークを解説！

## Pythonのフレームワークの特徴

フレームワークとは、物事の考え方を整理しルール化したものです。Pythonのフレームワークは、汎用用途・ウェブアプリケーションからデータサイエンス・人工知能（AI）向けまで数多くあります。

Pythonフレームワークの代表的なメリットは、開発生産性の向上です。設計・開発の工数が削減でき、短納期で開発することができます。誰が見ても理解しやすいので、メンテナンスの工数が削減でき、品質が維持できます。以上のことから、フレームワークでは設計・開発から運用までの標準化により一貫性が確保され、*全体の生産性と品質の向上が期待できます*。

### PyTorch以外のフレームワーク

TensorFlowは、Google社が開発した機械学習用のフレームワークです。*機械学習モデルの開発とトレーニング（学習）に使用し、Pythonに限定されず、C・C++やJava等の言語で利用できます*。


【参考】：[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)

Java入門！概要やメリット、基本事項について徹底解説！

PyTorchとTensorFlowは、ともに処理が高速で人気があるため、どちらが良いのか判断がつかないこともあります。

TensorFlowはAPIが低レベルから高レベルまで揃っており、コードを見やすく記述することができます。PyTorchでは低レベルAPIを中心としたフレームワークですので、記述は慣れが必要ですがデバッグ操作はしやすくなります。それぞれメリットが多いため、**実際に使用してみて使いやすいソフトウェアを選択することをおすすめします。**

## PyTorchを理解して最新の研究成果に触れてみましょう

PyTorchは低レベルAPIですので、最初は難しく感じますが細かい操作が可能なことで研究者に人気があります。研究成果となる論文発表では、PyTorchがコード開発に活用されています。**AI分野の最新の研究成果に多く触れるには、PyTorchがうってつけです。**将来への投資として、ぜひ学習しましょう。

PyTorchとは、Facebook（現Meta）で開発されたフレームワークソフトウェアを指します。Python用の深層学習に用いられ、トレーニング時間が高速なため人気があります。ここでは、その特徴やメリット・デメリット等の入門情報を解説していきます。

PyTorchとは、Torchを元に作られたPython用の深層学習用フレームワークソフトウェアを指します

スケーラブルなトレーニングと利用現場でのパフォーマンス最適化に特徴があります

研究成果となる論文発表では、PyTorchがコード開発に活用されており研究者に人気があります

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