無視できない2022年のディープラーニングフレームワークトップ10

機械学習（ML）の人気が業界で定着し続けるにつれて、データサイエンスのもう1つの革新的な研究分野であるディープラーニング（DL）が台頭しています。

ディープラーニングは、機械学習のサブブランチです。 ディープラーニングのユニークな側面は、それがテーブルにもたらす正確さと効率です。膨大な量のデータでトレーニングされると、ディープラーニングシステムは人間の脳の認知力に匹敵する（さらにはそれを超える）ことができます。

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当然のことながら、この高度な学習分野に取り組んでいるデータサイエンティストは、ディープラーニング用の直感的なフレームワークのホストを開発するために忙しくなりました。 これらのディープラーニングフレームワークは、データサイエンティストとML開発者がディープラーニングモデルをはるかに便利に構築するのに役立つインターフェイスまたはライブラリ/ツールのいずれかです。 ディープラーニングフレームワークの最も優れている点は、基盤となるML / DLアルゴリズムの複雑さに立ち入る必要がないことです。これは、ディープラーニングフレームワークによって処理されます。

それでは、最も人気があり、広く使用されているディープラーニングフレームワークとその独自の機能をいくつか見てみましょう。

トップディープラーニングフレームワーク

1.TensorFlow

GoogleのオープンソースプラットフォームであるTensorFlowは、おそらく機械学習とディープラーニングで最も人気のあるツールです。 TensorFlowはJavaScriptベースであり、ML/DLモデルの簡単なトレーニングとデプロイを容易にするさまざまなツールとコミュニティリソースが付属しています。 トップディープラーニングソフトウェアツールの詳細をご覧ください。

コアツールを使用すると、ブラウザーでモデルを構築およびデプロイできますが、TensorFlow Liteを使用して、モバイルデバイスまたは組み込みデバイスにモデルをデプロイできます。 また、大規模な本番環境でML / DLモデルをトレーニング、構築、デプロイする場合は、TensorFlowExtendedがその目的を果たします。

あなたが知る必要があること：

• JavaScript、C ++、C＃、Java、Go、Juliaで利用できる実験的なインターフェイスは多数ありますが、PythonはTensorFlowを操作するための最も好ましいプログラミング言語です。 Pythonが開発者にとても人気がある理由を読んでください。
• TensorFlowは、強力なコンピューティングクラスターでモデルを実行およびデプロイするだけでなく、モバイルプラットフォーム（iOSおよびAndroid）でもモデルを実行できます。
• TensorFlowは広範なコーディングを必要とし、静的な計算グラフで動作します。 したがって、最初にグラフを定義してから、計算を実行する必要があります。 モデルアーキテクチャに変更があった場合は、モデルを再トレーニングする必要があります。

TensorFlowの利点：

• TensorFlowは、DLモデルの開発とディープラーニングアーキテクチャの実験に最適です。
• グラフ、SQLテーブル、画像をまとめて入力するなど、データ統合機能に使用されます。

2.PyTorch

PyTorchは、Facebookによって開発されたオープンソースのディープラーニングフレームワークです。 これはトーチライブラリに基づいており、研究のプロトタイピングから本番環境への展開までのプロセス全体を迅速化するという1つの主要な目的で設計されました。 PyTorchの興味深い点は、Pythonインターフェイスの上にC++フロントエンドがあることです。

フロントエンドはモデル開発のコアグラウンドとして機能しますが、torch.distributed」バックエンドは、研究と本番の両方でスケーラブルな分散トレーニングとパフォーマンスの最適化を促進します。

Tensorflowとの違いは何ですか？ PytorchvsTensorflowをお読みください。

あなたが知る必要があること：

• PyTorchを使用すると、PDBやPyCharmなどの標準デバッガーを使用できます。
• 動的に更新されるグラフで動作します。つまり、トレーニングプロセス自体の間にモデルアーキテクチャに必要な変更を加えることができます。

PyTorchの利点：

• 小規模なプロジェクトやプロトタイプのトレーニング、構築、展開に最適です。
• 自然言語処理やコンピュータービジョンなどのディープラーニングアプリケーションに広く使用されています。

3.ケラス

私たちのリストにあるもう1つのオープンソースのディープラーニングフレームワークはKerasです。 この気の利いたツールは、TensorFlow、Theano、Microsoft Cognitive Toolkit、およびPlaidML上で実行できます。 KerasのUSPはその速度です。データの並列処理のサポートが組み込まれているため、モデルのトレーニング時間を短縮しながら、大量のデータを処理できます。 Pythonで書かれているため、非常に使いやすく、拡張性があります。

あなたが知る必要があること：

• Kerasは高レベルの計算で優れたパフォーマンスを発揮しますが、低レベルの計算はそれほど適していません。 低レベルの計算では、Kerasは「バックエンド」と呼ばれる別のライブラリを使用します。
• プロトタイピングに関しては、Kerasには制限があります。 Kerasで大規模なDLモデルを構築する場合は、単一行関数を使用する必要があります。 この側面により、Kerasの構成ははるかに少なくなります。

Kerasの利点：

• この分野で旅を始めたばかりの初心者には最適です。 簡単な学習と簡単な概念のプロトタイピングが可能になります。
• ディープニューラルネットワークでの高速実験を促進します。
• 読みやすく正確なコードを書くのに役立ちます。

4.ソネット

DeepMindによって開発されたSonnetは、TensorFlowで複雑なニューラルネットワーク構造を構築するために設計された高レベルのライブラリです。 ご想像のとおり、このディープラーニングフレームワークはTensorFlowの上に構築されています。 Sonnetは、ニューラルネットワークの特定の部分に対応するプライマリPythonオブジェクトを開発および作成することを目的としています。

これらのオブジェクトは、計算TensorFlowグラフに個別に接続されます。 Pythonオブジェクトを個別に作成してグラフにリンクするこのプロセスは、高レベルのアーキテクチャの設計を簡素化するのに役立ちます。

あなたが知る必要があること：

• Sonnetは、「snt.Module」という単一の概念に基づいて構築された、シンプルでありながら強力なプログラミングモデルを提供します。 これらのモジュールは基本的に自己完結型であり、互いに分離されています。
• Sonnetには、snt.Linear、snt.Conv2D、snt.BatchNormなどの多くの事前定義されたモジュールと、いくつかの事前定義されたモジュールネットワーク（たとえば、snt.nets.MLP）が付属していますが、ユーザーは独自のモジュールを構築できます。

ソネットの利点：

• Sonnetを使用すると、他のサブモジュールを内部で宣言したり、構築プロセス中に他のモジュールに渡したりできるモジュールを作成できます。
• SonnetはTensorFlowと連携するように明示的に設計されているため、Tensorsやvariable_scopesなどの基本的な詳細に簡単にアクセスできます。
• Sonnetで作成されたモデルは、生のTFコードや、他の高レベルのライブラリで記述されたモデルと統合できます。

5. MXNet

MXNetは、ディープニューラルネットワークをトレーニングおよび展開するために設計されたオープンソースのディープラーニングフレームワークです。 高度にスケーラブルであるため、高速モデルトレーニングを促進します。 柔軟なプログラミングモデルを誇示するだけでなく、C ++、Python、Julia、Matlab、JavaScript、Go、R、Scala、Perl、Wolframなどの複数のプログラミング言語もサポートしています。

あなたが知る必要があること：

• MXNetはポータブルであり、さまざまなマシンだけでなく複数のGPUにも拡張できます。
• これは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や長短期記憶ネットワーク（LSTM）などの最先端のDLモデルをサポートする、無駄のない、柔軟でスケーラブルなディープラーニングフレームワークです。

MXNetの利点：

• 高速コンテキストスイッチングと最適化された計算に加えて、複数のGPUをサポートします。
• 命令型プログラミングとシンボリックプログラミングの両方をサポートしているため、開発者はディープラーニングモデルを構築するために必要なプログラミングアプローチを選択できます。

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6.TensorFlowのSwift

Swift for TensorFlowは、TensorFlowのパワーとSwiftプログラミング言語のパワーを組み合わせた次世代プラットフォームです。 Swift for TensorFlowは機械学習用に特別に設計されているため、ML、微分可能プログラミング、コンパイラ、システム設計などの最新の研究をすべて取り入れています。 プロジェクトは初期段階ですが、実験に興味のある人なら誰でも参加できます。

あなたが知る必要があること：

• 微分可能プログラミングに関しては、SwiftforTensorFlowでファーストクラスの自動差分サポートを利用できます。 したがって、任意の関数の派生物、またはカスタムデータ構造を数分以内に微分可能にすることができます。
• これには、ユーザーの生産性を高めるのに役立つ高度なツールチェーンが含まれています。 JupyterノートブックでSwiftをインタラクティブに実行し、役立つオートコンプリートの提案を取得して、次世代のディープラーニングフレームワークの大規模なAPIサーフェスをさらに探索できます。

Swift for TensorFlowの利点：

• Swiftの強力なPython統合により、移行が非常に簡単になります。 Swift for TensorFlowは、汎用プログラミング言語であるPythonと直接統合することで、ユーザーが強力なアルゴリズムを便利かつシームレスに表現できるようにします。
• 動的言語がプロジェクトに適していない場合、これは素晴らしい選択です。 静的に型付けされた言語であるSwiftは、コード内のエラーを事前に描写するため、コードを実行する前にプロアクティブなアプローチを取り、それを修正できます。

7.グルーオン

ディープラーニングフレームワークのリストに最近追加されたGluonは、開発者が機械学習モデルを簡単かつ迅速に構築するのに役立つオープンソースのディープラーニングインターフェイスです。 事前に構築され最適化されたニューラルネットワークコンポーネントの品揃えを使用してML/DLモデルを定義するための簡単で簡潔なAPIを提供します。

Gluonを使用すると、ユーザーはシンプルで明確かつ簡潔なコードを使用してニューラルネットワークを定義できます。 事前定義されたレイヤー、オプティマイザー、イニシャライザーなど、プラグアンドプレイニューラルネットワークビルディングブロックの完全な範囲が付属しています。 これらは、根底にある複雑な実装の詳細の多くを排除するのに役立ちます。

あなたが知る必要があること：

• MXNetに基づいており、DLモデルの作成を簡素化する優れたAPIを提供します。
• トレーニングアルゴリズムとニューラルネットワークモデルを並置することで、パフォーマンスを損なうことなく開発プロセスに柔軟性を与えます。 このトレーニング方法は、グルーオントレーナー方法として知られています。
• Gluonを使用すると、ユーザーは動的なニューラルネットワーク定義を選択できます。つまり、Pythonのネイティブ制御フローを使用して、任意の構造を使用して外出先で定義を構築できます。

グルーオンの利点：

• Gluonを使用すると、ユーザーは他のデータ構造と同じようにML / DLモデルを定義および操作できるため、機械学習を初めて使用する初心者にとっては用途の広いツールです。
• Gluonの高い柔軟性の商のおかげで、ニューラルネットワークモデルのプロトタイプを作成して実験するのは簡単です。

8. DL4J

Deeplearning4J（DL4J）は、JavaおよびJVM（Java仮想マシン）用に作成された分散型ディープラーニングライブラリです。 したがって、Scala、Clojure、KotlinなどのJVM言語と互換性があります。 DL4Jでは、基礎となる計算はC、C ++、およびCudaで記述されています。

プラットフォームはApacheSparkとHadoopの両方を使用します。これにより、モデルトレーニングを促進し、分散CPUとGPUで使用するためにビジネス環境にAIを組み込むことができます。 実際、複数のGPUでは、パフォーマンスがCaffeに匹敵する可能性があります。

あなたが知る必要があること：

• 独自のオープンソース数値計算ライブラリであるND4Jを搭載しています。
• DL4Jでは、ニューラルネットワークはクラスターを介した反復reduceを介して並列にトレーニングされます。
• これは、制限付きボルツマンマシン、ディープビリーフネット、ディープオートエンコーダー、再帰的ニューラルテンソルネットワーク、スタック型ノイズ除去オートエンコーダー、word2vec、doc2vec、およびGloVeの実装を組み込んでいます。

DL4Jの利点：

DL4Jを使用すると、浅いネットから深いニューラルネットを構成でき、それぞれが「レイヤー」を形成します。 これにより、ユーザーは、SparkおよびHadoopと連携する分散型の本番環境グレードのフレームワークで、必要に応じて、変分オートエンコーダー、シーケンス間オートエンコーダー、畳み込みネット、またはリカレントネットを組み合わせることができる柔軟性が得られます。

9.ONNX

Open Neural Network ExchangeまたはONNXプロジェクトは、MicrosoftとFacebookの発案によるものです。 これは、MLおよびDLモデルの開発とプレゼンテーション用に設計されたオープンエコシステムです。 これには、組み込み演算子と標準データ型の定義に加えて、拡張可能な計算グラフモデルの定義が含まれています。 ONNXは、AIを操作するさまざまな手段間でモデルを転送するプロセスを簡素化します。あるフレームワークでモデルをトレーニングし、それを別のフレームワークに転送して推論することができます。

あなたが知る必要があること：

• ONNXは、PyTorchやCaffe2などのさまざまなMLフレームワークを切り替えるためのインテリジェントシステムとして設計されました。
• ONNXモデルは現在、Caffe2、Microsoft Cognitive Toolkit、MXNet、およびPyTorchでサポートされています。 他のいくつかの標準ライブラリおよびフレームワーク用のコネクタもあります。

DL4Jの利点：

• ONNXを使用すると、ハードウェアの最適化に簡単にアクセスできるようになります。 ハードウェアシステム全体のパフォーマンスを最大化できるONNX互換のランタイムとライブラリを使用できます。
• ONNXを使用すると、ユーザーは、ダウンストリームの推論への影響を心配することなく、選択した推論エンジンを使用して好みのフレームワークで開発できます。

10.チェイナー

Chainerは、NumPyおよびCuPyライブラリの上にPythonで記述されたオープンソースのディープラーニングフレームワークです。 これは、実行ごとの定義アプローチを導入した最初のディープラーニングフレームワークです。 このアプローチでは、最初に、ネットワーク内の数学演算（たとえば、行列の乗算と非線形のアクティブ化）間の固定接続を定義する必要があります。 次に、実際のトレーニング計算を実行します。

あなたが知る必要があること：

Chainerには、ChainerMN、ChainerRL、ChainerCV、ChainerUIの4つの拡張ライブラリがあります。 ChainerMNを使用すると、Chainerを複数のGPUで使用でき、MXNetやCNTKなどの他のディープラーニングフレームワークと比較して、超高速のパフォーマンスを提供できます。

Chainerの利点：

• Chainerは非常に直感的で柔軟性があります。 実行による定義のアプローチでは、「if」ステートメントや「forループ」などのプログラミング言語のネイティブ構造を使用して、制御フローを記述することができます。 この柔軟性は、リカレントニューラルネットワークを実装するときに役立ちます。
• Chainerのもう1つの重要な利点は、デバッグが容易なことです。 実行による定義のアプローチでは、言語の組み込みデバッガーを使用してトレーニングの計算を一時停止し、特定のネットワークのコードを流れるデータを検査できます。

まとめ

これで、そこにあるすべての主要なディープラーニングフレームワークの詳細なアイデアが得られたので、十分な情報に基づいて決定を下し、プロジェクトに最適なものを選択できます。

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