機械学習フレームワークの現状 [2019]

カンファレンス論文での利用回数で比較すると、PyTorch は TensorFlow に比べてはるかに多い。

なぜ研究者たちは PyTorch をより好むのか

• Simplicity : numpy に似ていて、Python らしく、ほかの Python エコシステムともよく連携する

• Great API : よく設計された API。TensorFlow は API が継続的に変わってきた。

• Performance : PyTorch が不思議なことに TensorFlow より速いという話が多い。正確ではないかもしれないが、TensorFlow が圧倒的に速いようには見えない。

研究者にとっては PyTorch が優勢。

しかし、まだ市場では TensorFlow が優勢。

Production レベルでは、まだ PyTorch には解決すべきことがあるようだ。

フレームワークの Convergence が起きている

• PyTorch が JIT コンパイラと TorchScript を発表

• TensorFlow 2.0 の即時実行モード