PyTorchでAI開発を始めよう！初めてのPyTorch講座

2016年に初版がリリースされて以降、多くの開発者から支持されている機械学習ライブラリであるPyTorch（パイトーチ）。その機能性の高さから徐々に注目を集め、幅広い業界で活用されています。

本記事では、PyTorchの特徴やできること、利用するメリットやインストール方法、詳しい使い方を解説します。PyTorchと比較される、TensorFlowとの違いについても解説していますので、AI開発や研究に興味のある方は、ぜひ参考にしてください。

 

目次

 

 

PyTorch（パイトーチ）とは

PyTorchは機械学習ライブラリの一つで、「パイトーチ」と読みます。機械学習には膨大な専門知識が必要なうえ、多くの設定や作業に手間がかかります。迅速に開発を進めるためには機械学習専用のライブラリやフレームワークの活用が不可欠で、これまで多くのソリューションが開発されてきました。PyTorchは、使いやすさやリソースの豊富さから高い人気を得ています。

 

●PyTorchの基本情報

PyTorchは、2016年にFacebookのAI研究グループによって開発されたPython言語用のオープンソース機械学習ライブラリです。元々はLua言語で開発されたTorchフレームワークが基であり、PyTorchはそのPython版として再設計されました。

Pythonは計算機科学分野に強みを持ち、機械学習やディープラーニング、AI開発などの用途に適しています。PyTorchはディープラーニング分野で広く用いられるようになって以降、研究から商業利用まで多岐にわたって活用されています。

 

●PyTorchの主要な特徴

これまでに多くのPython言語向け機械学習ライブラリがリリースされてきましたが、PyTorchはほかの機械学習ライブラリにはないさまざまな強みを持っています。PyTorchは、以下のような点が秀でていることから、開発効率を高められるとして大きく注目されています。

 

テンソル計算とGPU加速

NVIDIAのGPU向け汎用並列コンピューティングプラットフォームがサポートされており、GPUを使用して高速なテンソル計算を行うことができます。テンソル計算によって、大規模なデータセットや複雑なモデルの訓練もスピーディーに行えます。

 

直感的なコーディング

PyTorchは、Pythonの開発に使われるNumpyに似たインターフェースです。これまでのPython開発でNumpyを使っていたユーザーにとって利用しやすいUI（ユーザーインターフェース）となっているため、直感的に操作ができ、コーディングがスムーズです。

 

自動微分システム

搭載されているAutogradシステムによって、勾配計算を自動化でき、深層ニューラルネットワークの最適化を簡単に行えます。

 

動的計算グラフ

PyTorchは、計算グラフを実行時に動的に構築する動的計算グラフを採用しています。グラフが実行時に動的に変更されるため、モデルの構築や変更が容易です。

 

モジュール性と再利用性

ニューラルネットワークの層として展開されるtorch.nnやさまざまな最適化手法のモジュールを提供するtorch.optimなど、再利用可能なモジュールやクラスが多く提供されており、柔軟なネットワーク構築が可能です。

 

強力なコミュニティとサポート

操作の仕方や記述など、開発時に細かい部分で困ったことがあった際、すぐに相談できるコミュニティがあります。参照できるリソースも多くすぐに活用しやすいため、問題解決が容易です。

 

●PyTorchでできること

画像処理や自然言語処理、時系列予測といったさまざまな作業をPyTorch一つで行えます。

 

画像処理

画像処理分野で多く用いられるCNN（Convolutional Neural Network）を利用した画像認識や画像分類、オブジェクト検出などができます。

 

自然言語処理

過去の情報を利用して現在の出力を決定するRNN（Recurrent Neural Network）やLSTM（Long Short-Term Memory）を使用したテキスト生成や感情分析、機械翻訳などができます。

 

時系列予測

RNNやLSTMを用いれば、時間の経過とともに観測される時系列データの分析と予測、異常検出を行うこともできます。

 

強化学習

PyTorchを使用して、エージェントが自身の環境内で試行錯誤を繰り返し、最適な行動戦略を学習するための強化学習モデルを構築して訓練できます。

 

GANsとVAEs

Generative Adversarial Networks（GANs）やVariational Autoencoders（VAEs）を用いた生成モデルの構築が可能です。

 

シミュレーションと制御

PyTorchの自動微分機能と並列計算能力によって、リアルなシミュレーションや制御を実現できます。物理シミュレーションやロボット工学での制御システムの設計などに活用されています。

 

PyTorchを利用するメリット・デメリット

豊富な機能と柔軟さから人気が高いPyTorchには、ほかにもさまざまなメリットがありますが、良い面ばかりではありません。開発分野や使い方によっては、デメリットが生じるのも事実です。ここからは、PyTorchを利用するメリット・デメリットを解説していきます。

 

●PyTorchのメリット

開発の入門者から開発に慣れたエンジニアまで、幅広い開発者にPyTorchが人気なのは以下のようなメリットがあるからです。

 

直感的なコーディング

PyTorchは、PythonのNumpyと似ているため、Pythonに慣れているエンジニアにとって使いやすい設計です。数値計算を高速化させるNumPyと類似した操作性があるためで、NumPyを使っていた方にとっても、乗りかえやすく、かつ学習コストも低く抑えられます。

 

豊富な参照リソース

多くの研究者がPyTorchを使用しているため、コミュニティが活発で豊富な情報源があります。GitHubには最新の手法や実装例が公開されていて、初心者から上級者まですぐに情報を入手して活用できます。

 

Define by Run方式

動的計算グラフを利用しており、データを流しながら計算グラフを構築できるため、デバッグが容易で柔軟なモデルの実装が可能です。RNN（Recurrent Neural Networks）などの複雑なネットワークも直感的に記述できます。

 

主要クラウドサービス対応

Alibaba Cloud、AWS、Google Cloud Platform、Microsoft Azureなど、主要なクラウドプラットフォームをサポートしているため、場所を問わずスムーズな開発が可能です。

 

●PyTorchのデメリット

使いやすいと評判のPyTorchですが、メリットばかりではありません。以下のようなデメリットも存在します。

 

英語の情報が多い

PyTorchのチュートリアルについては日本語版が提供されていますが、最新情報は主に英語で提供されているため、情報をすばやく入手するには英語力が必要です。日本語のリソースも少なく、英語が苦手な方にとってはハードルが高いといえます。

 

APIの難易度が高い

PyTorchの提供するAPIは低レベルであり、細かい操作や機能が提供されてはいるものの、プログラミングの難易度が高く知識が求められます。配列を直接操作するには詳細な知識が必要です。

 

研究用途が主

PyTorchはAI研究の一環で開発されたツールのため、学術研究や論文での使用が多く、一般的な商業用途での採用はまだ少ない実情があります。実用的なアプリケーション開発には高レベルAPIが求められますが高度な開発技術を要するため、あまり一般利用が進んでいません。

 

PyTorchのインストール手順

PyTorchについて理解を深められたところで、次のステップでは実際に操作してみましょう。ここからは、PyTorchのインストール手順と詳しい使い方を解説していきます。

 

●まずはPythonをインストール

初めて開発を行う場合、事前準備としてまずはPythonのインストールを行ってください。Pythonの公式サイトにある「Download」のボタンから行えます。

参照：Python公式サイト（英語）

Windows版、mac版、Other Platformsから自身の環境を選んだら、必ず最新のバージョンをダウンロードしてください。

 

●公式サイトへのアクセス

Pythonのインストールが完了したら、次にPyTorchをインストールします。最新情報とインストール方法を確認するため、まずはPyTorchの公式サイトにアクセスします。

参照：PyTorch公式サイト（英語）

 

●インストール情報の確認

「START LOCALLY」の項目でインストールに関する最新のガイドラインを確認し、自身の環境を選択します。

 

●環境に合わせた設定選択

Windows、MacOS、Linux版を選択できるようになっているので、使用するオペレーティングシステムと適切なパッケージマネージャを選びます。パッケージマネージャは「Anaconda」と「pip」がサポートされており、Anacondaが推奨されることが多いものの、pipも使用可能です。

次に、プログラミング言語を選びましょう。「Python」のほか、「C++／Java」も選択肢に含まれている場合があります。

表示されている計算プラットフォームを選択します。CPUのみ、またはGPU対応のCUDAやROCmを選択できます。

 

●インストールコマンドの生成

環境に合わせた設定を選択したら、表下の「Run this Command:」に選択した設定に基づいて生成されたコマンドが表示されます。このコマンドは選んだパラメータに基づいて自動で生成されるため、正確にコピーしましょう。

 

●コマンドの実行

コマンドプロンプトやターミナルを開いて、生成されたインストールコマンドを入力して実行します。例えば、CUDAを使用しない場合の標準的なインストールコマンドは「pip install torch torchvision torchaudio」です。

Enterを押して、Pytorchのバージョンが表示されればインストール完了です。

 

●インストールの確認

インストールが完了したら、Pythonインタープリタを開いて「import torch」を試みることでインストールの成功を確認できます。さらに、「torch.cuda.is_available（）」を実行して、GPUが利用可能かどうかも確認できます。

 

PyTorchとTensorFlowとどちらが良いか

PyTorchとよく比較される機械学習用のフレームワークにGoogleが開発したTensorFlowが挙げられますが、開発者がどちらを選ぶか、どちらが良いと感じるかは、プロジェクトの規模や性質、自身の開発経験によって異なります。ここでは、PyTorchとTensorFlowの特徴を比較しながら、それぞれの違いや強みを紹介していきます。

 

●PyTorchの特徴と適した用途

TensorFlowとの違いを知るために、PyTorchの特徴をおさらいしながら適した用途を確認してみましょう。

 

直感的なインターフェース

PyTorchはPythonに近いコーディングスタイルであり、NumPyとの互換性が高く直感的な操作ができます。従来からのPythonユーザーにとって親しみやすく、学習曲線が緩やかなため、教育や研究に最適です。

 

動的計算グラフ （Define-by-Run）

動的な計算グラフであるDefine-by-Run方式で設計されています。データを流しながら計算グラフを構築できるためデバックが容易で、複雑な条件分岐や可変長の入力も扱いやすいのが特徴です。そのため、自然言語処理や時系列解析など入力データのサイズが変動するアプリケーションの開発に適しています。

 

研究向けの機能

相談できるコミュニティが活発で、研究成果がすぐにフレームワークに組み込まれることが多く、新しいアイデアを試しやすいといえます。学術研究や新しいディープラーニング技術のプロトタイピングなど、最新のリソースを参照に効率的に研究を進められます。

 

●TensorFlowの特徴と適した用途

Google社が開発を手掛け、2015年11月に公開されたTensorFlow（テンソルフロー）は、特に産業界で人気のある機械学習用のフレームワークです。その理由には、以下のような特徴が関係しています。

 

高度な統合ツール

TensorFlowにはTensorBoardやTPUサポートなど、強力なエンドツーエンドのツールが実装されており、高度な計算をサポート。大量のデータを扱うディープラーニングには欠かせない高速な計算も可能なため、大規模な商業プロジェクトや生産環境でのデプロイメントに適しています。リアルタイムで大量のリクエストに対応できるため、検索や翻訳、画像認識などのサービスに用いられています。

 

静的計算グラフ（Define-and-Run）

TensorFlowには、計算グラフを構築した後にデータを流して処理を実行する静的計算グラフが使用されています。計算グラフを最適化してから実行するためパフォーマンスが向上する一方で長く複雑になってしまう面があり、パフォーマンスが重要な商用アプリケーションやリソースが限られているデバイスでの使用に適しています。現在のTensorFlowでは、「Define-and-Run」と「Define-by-Run」の両方が組み込まれています。

 

広範囲のデプロイメントオプション

TensorFlowは、モバイルデバイスを始め、組み込みデバイスやサーバクラスターなど、多岐にわたるプラットフォームをサポートしています。その汎用性の高さから、IoTデバイスやスマートフォンアプリ、クラウドベースのサービスなど、さまざまな環境での運用に活用されています。

 

●各フレームワークの強み

PyTorchは、研究分野で多く活用されているため、特に研究者や開発者が新しいアイデアをすばやく試せる柔軟性があります。教育用のリソースも豊富で初学者が学びやすいため、小規模なプロジェクトや実験的な研究に適しています。

一方でTensorFlowは、安定した生産環境でのデプロイメントとスケーラビリティに優れたフレームワークです。特に、TensorFlow ServingやTensorFlow Liteなどのツールを使用すれば商業環境での使用が容易なため、プロダクション環境での利用に適しています。

 

PyTorchはPythonを利用してきたエンジニアにとって親しみやすいインターフェースで、直感的な操作がしやすく、効率的に開発作業を進められるメリットがあるとわかりました。リソースが豊富なことから初心者にも使いやすく、これから開発に着手したい場合にも向いています。

ただ、主な情報は英語で提供されるため日本語での理解が難しい、学術研究や論文での使用が多く一般的な商業用途ではまだ利用が進んでいない実情があります。

そのため、機械学習やAI開発に関するノウハウやリソースを持たない企業の場合、開発のハードルは高めです。コストを最小限に抑えつつ、効率的に開発を進めたいなら、PyTorchでの開発実績が豊富な会社を探す方法がおすすめです。

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