「PyTorch」対「TensorFlow」 失敗しない深層学習フレームワークの選び方
ダウンロードはこちら AI（人工知能）モデルやAIアプリケーションを開発する上で、フレームワーク（特定の機能を持つプログラムの開発を支援するプログラム部品やドキュメントの集合体）の選択は需要だ。AI技術の中核を担う深層学習（ディープラーニング）モデル開発の主要フレームワークとしては「PyTorch」と「TensorFlow」がある。両者は一見すると似た機能を持ちながらも、根本的な設計思想に違いがある。演算の仕組みやプログラミング言語「Python」との親和性、他のプログラミング言語での扱い方など、その選択は開発にさまざまな影響をもたらす。 TechTargetジャパンの関連記事をまとめた本資料は、複数の視点でPyTorchとTensorFlowの違いを比較し、AIプロジェクトを成功に導くための実践的な判断基準を提供する。自社のプロジェクトの規模や目的、開発チームのスキルに応じた最適な選択を
TensorFlow 2.0 のコードの書き方基本集（PyTorchとの比較） - HELLO CYBERNETICS
はじめに 線形回帰と学習のコード データセット PyTorch TF2.0 違い 些細な違い：層の定義の仕方 些細な違い：ロス関数の書き方 大きな違い：勾配計算とパラメータ更新 ニューラルネットワークの簡単な書き方 PyTorch TF2.0 違い 畳み込みニューラルネットワーク PyTorch TF2.0 違い パディング 畳み込み層→線形層 traininigフラグ RNN PyTorch TF2.0 違い 大きな違い：多層化 些細な違い：Bidirectional 大きな違い：戻り値の並び 学習 はじめに 最近KerasからPyTorchに流れていく人たちが多く見受けられます。その中でて「Kerasで書いていたコードをPyTorchのコードで実装するにはどうすれば良いんだろう？」という声があります。要は、今まで使っていたフレームワークでやろうとしていたことを、別のフレームワークでやろ
PyTorch vs. TensorFlow、ディープラーニングフレームワークはどっちを使うべきか問題【2021年】
連載目次 昨年10月、同タイトルの記事を公開して好評だった。今回は、2021年に向けた、そのアップデート記事となる。 ディープラーニング（深層学習）を実装する場合、専用のライブラリ／フレームワークを用いるのが一般的だ。ディープラーニングが流行してから直近5年ほどの間に、次々と新しいフレームワークが登場した。現在、主要なものを挙げると、 TensorFlow： 2015年登場、Google製。一番有名で、特に産業界で人気 Keras： 2015年登場、作者がGoogle社員。使いやすくて簡単。TensorFlow 2に同梱され標準API化 PyTorch： 2016年登場、Facebook製。この中では新興だが、特に研究分野で人気急上昇中 Chainer： 2015年登場、日本のPreferred Networks製。2019年12月に開発を終了し、PyTorchへの移行が推奨されている な
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