第25回「近ごろの機械学習ライブラリ（2）PyTorch」

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会はコラム「第25回「近ごろの機械学習ライブラリ（2）PyTorch」 」を公開しました。

＃＃＃

こんにちは、小澤です。

前回は、Googleの機械学習ライブラリTensorFlow / Kerasを使って、シンプルなニューラルネットワークの作り方をご紹介しました。Keras の手軽さで、深層学習の入り口としてはかなり取り組みやすいということが伝わったかと思います。

今回は、もう一つの人気ライブラリPyTorch（パイトーチ）を使って、同じようにモデルを構築してみたいと思います。TensorFlowとはまた違ったアプローチで、特に柔軟に開発や実験ができるのがPyTorchのいいところです。

なお、今回の内容も、教科書『Pythonによる新しいデータ分析の教科書（第2版）』の「近ごろの機械学習ライブラリ」（271ページ） の箇所です。

1. PyTorchとは？
PyTorchは、Facebook（現Meta）が開発したオープンソースの機械学習ライブラリです。2017年頃から急速に普及し、特に研究分野や教育現場でプロトタイピングなどの用途で使われることが多いようです。PyTorchには「動的計算グラフ（Define-by-Run）」と呼ばれる仕組みがあり、コードを実行しながらモデルの構造が決まっていく、Pythonらしい自然な書き方ができるのが特徴です。

この続きは以下をご覧ください
(リンク »)