ディープラーニングのフレームワーク【Chainer/TensorFlow/Keras/PyTorch】

Deep learning

皆さん、こんにちは。知也です。

今回はディープラーニングに使用するフレームワークについてお話ししていきます。

  • フレームワークとは
  • Googleトレンドで見てみよう 【Chainer/TensorFlow/Keras/PyTorch】
  • 最後に

フレームワークとは

システム開発を楽に行えるように用意されたプログラムのひな形のこと

やっぱりゼロからディープラーニングのプログラムを作るのは大変なんですね。
なのであらかじめ用意された基本フォーマットみたいなものを利用して、ディープラーニングを実行していきます。

それが今回ご紹介する(Chainer / TensorFlow / Keras / PyTorch)です。

私も全て使ったことがあるわけでないので今回は簡単に概要をまとめました。

フレームワークまとめ

リリース 企業 特徴
Chainer 2015/06 Preferred Networks(日本) 簡単なインターフェース
TensorFlow 2015/11 Google 圧倒的なシェア
Keras 2015/03 色々 バックエンドにTensorFlow
PyTorch 2016 Facebook ベースがChainer

Googleトレンドで見てみよう 【Chainer/TensorFlow/Keras/PyTorch】

フレームワークとはディープラーニングを簡単に実行するためのプログラムのひな形と説明しました。
ではなぜひな形にはいくつも種類があるのでしょうか。

それは、各企業や大学などの団体がそれぞれ開発しているからです。実際に今回ご紹介する4つ以外にもディープラーニングのフレームワークはたくさんあります。

世界のトレンド

まずは世界のトレンドをざっくり見て見ましょう。

framework

見てわかる通り、2015年の11月にTensorFlowがGoogleからリリースされたとことにより爆発的な伸びを見せています。

しかしその後、TensorFlowは2018年4月をピークに、KerasとPyTorchがぐんぐん伸びを見せています。

アメリカのトレンド

america

TensorFlowが一番人気なのは変わらずですが、2018年の終わり頃からPyTorchがKerasを追い越しそうですね。

中国のトレンド

chaina

中国は2017年の段階ですでにPyTorchがKerasを追い越してますね。そしてTensorFlowを追い越しそうな勢いを見せています。

そもそもディープラーニングのフレームワークの中心はアメリカなのでしょうか。AIの世界では中国がアメリカよりも進んでいるという話があるのでこういったフレームワークを作っていてもおかしくないはず。

わざわざアメリカ産のフレームワークを使う理由は何なんでしょうか。ここは私の宿題にしておきます。

日本のトレンド

japan

最後に日本です。
Chainerが日本製だけあって、他の国と比べてそこそこのシェアをとっています。私も現在Chainerでディープラーニングを学んでいますが、やはり他のフレームワークと違い、結果だけでなく、何をやっているかの中身が見れるので非常にわかりやすいと感じます。

ただそんな日本でも現在PyTorchがぐんぐんきているようですね。やはりアメリカ、中国に引っ張られるとすると、これからの主流はTensorFlowとPyTorchになっていくのでしょうか。

最後に

いかがでしたでしょうか。
世界では2015年の終わり頃から一気にディープラーニングのフレームワークの検索が伸びていましたね。
ディープラーニングの波はまだまだこれからです。

日本だけでなく、世界がどうなっているかの視点も持ちながら今何を学ぶべきかしっかりと考えるようにしたいですね。

それではまた。