比較されたディープラーニングフレームワーク:MxNet vs TensorFlow vs DL4j vs PyTorch

ディープラーニングエンジニアになるには絶好の機会です。この記事では、TensorflowやCNTKなどの人気のあるディープラーニングフレームワークのいくつかを紹介し、プロジェクトに最適なフレームワークを選択できるようにします。

ディープラーニングは機械学習の一分野です。機械学習にはさまざまなアルゴリズムがありますが、最も強力なのはニューラルネットワークです。

ディープラーニングは、複雑な多層ニューラルネットワークを構築する手法です。これにより、画像認識、言語翻訳、自動運転車のテクノロジーなどの難しい問題を解決できます。

自動運転のテスラ車からSiriのようなAIアシスタントまで、ディープラーニングの実際のアプリケーションはたくさんあります。これらのニューラルネットワークを構築するために、Tensorflow、CNTK、MxNetなどのさまざまなフレームワークを使用します。

ディープラーニングを初めて使用する場合は、ここから始めて概要を確認してください。

フレームワーク

適切なフレームワークがなければ、高品質のニューラルネットワークを構築するのは難しい場合があります。適切なフレームワークを使用すれば、適切なデータを入手することだけを心配する必要があります。

これは、ディープラーニングフレームワークの知識だけでデータサイエンティストを成功させるのに十分であることを意味するものではありません。

ディープラーニングエンジニアとして成功するには、基本的な概念の強力な基盤が必要です。しかし、適切なフレームワークはあなたの人生を楽にします。

また、すべてのプログラミング言語に独自の機械学習/ディープラーニングフレームワークがあるわけではありません。これは、すべてのプログラミング言語が機械学習の問題を処理する能力を備えているわけではないためです。

Pythonのような言語は、その複雑なデータ処理機能のためにとりわけ際立っています。

今日使用されている人気のあるディープラーニングフレームワークのいくつかを見ていきましょう。それぞれに独自の利点と制限があります。組織またはプロジェクトに適切なフレームワークを選択できるように、少なくともこれらのフレームワークの基本を理解しておくことが重要です。

TensorFlow

TensorFlowは、最も有名なディープラーニングライブラリです。あなたがデータサイエンティストなら、おそらくTensorflowから始めたでしょう。これは、最も効率的なオープンソースライブラリの1つです。

Googleは、オープンソース化する前に内部ディープラーニングツールとして使用するTensorFlowを構築しました。TensorFlowは、Uber、Dropbox、Airbnbなどの多くの便利なアプリケーションを強化します。

Tensorflowの利点

  • 使いやすい。Pythonに精通していれば、簡単に学ぶことができます。
  • 監視と視覚化のためのテンソルボード。ディープラーニングモデルの動作を確認したい場合に最適なツールです。
  • コミュニティサポート。Googleや他の企業のエキスパートエンジニアは、ほぼ毎日TensorFlowを改善しています。
  • TensorFlow Liteを使用して、モバイルデバイスでTensorFlowモデルを実行できます。
  • Tensorflow.jsを使用すると、JavaScriptを使用してブラウザでリアルタイムの深層学習モデルを実行できます。

Tensorflowの制限

  • TensorFlowは、MxNetやCNTKなどのフレームワークと比較して少し遅いです。
  • デバッグは難しい場合があります。
  • OpenCLはサポートされていません。

Apache MXNet

MXNetは、もう1つの人気のあるディープラーニングフレームワークです。Apache Software Foundationによって設立されたMXNetは、JavaScript、Python、C ++などの幅広い言語をサポートしています。MXNetは、ディープラーニングモデルを構築するためにAmazon WebServicesでもサポートされています。

MXNetは、ビジネスだけでなく学界でも使用される計算効率の高いフレームワークです。

ApacheMXNetの利点

  • 効率的、スケーラブル、そして高速。
  • すべての主要なプラットフォームでサポートされています。
  • マルチGPUモードとともにGPUサポートを提供します。
  • Scala、R、Python、C ++、JavaScriptなどのプログラミング言語のサポート。
  • 簡単なモデル提供と高性能API。

ApacheMXNetのデメリット

  • TensorFlowと比較して、MXNetのオープンソースコミュニティは小さくなっています。
  • 主要なコミュニティサポートがないため、改善、バグ修正、およびその他の機能に時間がかかります。
  • MxNetは、テクノロジー業界の多くの組織で広く使用されていますが、Tensorflowほど人気が​​ありません。

Microsoft CNTK

大企業は通常、Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK)を使用してディープラーニングモデルを構築します。

CNTKはMicrosoftによって作成されましたが、オープンソースのフレームワークです。これは、一連の計算ステップを使用して、有向グラフの形式でニューラルネットワークを示しています。

CNTKはC ++を使用して記述されていますが、C#、Python、C ++、Javaなどのさまざまな言語をサポートしています。

Windowsは企業に推奨されるオペレーティングシステムであるため、Microsoftの支援はCNTKにとって有利です。CNTKは、Microsoftエコシステムでも頻繁に使用されています。

CNTKを使用する人気のある製品は、Xbox、Cortana、Skypeです。

MicrosoftCNTKの利点

  • 信頼性と優れたパフォーマンスを提供します。
  • CNTKのスケーラビリティは、多くの企業で人気のある選択肢となっています。
  • 多数の最適化されたコンポーネントがあります。
  • データ処理用の分析エンジンであるApacheSparkと簡単に統合できます。
  • Azure Cloudとうまく連携し、どちらもMicrosoftの支援を受けています。
  • リソースの使用と管理は効率的です。

MicrosoftCNTKのデメリット

  • Tensorflowと比較して最小限のコミュニティサポートですが、Microsoftエンジニアの専任チームがフルタイムで取り組んでいます。
  • 重要な学習曲線。

PyTorch

PyTorchは、もう1つの人気のあるディープラーニングフレームワークです。Facebookは、AI研究所(FAIR)でPytorchを開発しました。PytorchはGoogleのTensorflowに厳しい競争を与えてきました。

Pytorchは、PythonとC ++の両方をサポートして、深層学習モデルを構築します。3年前にリリースされ、Salesforce、Facebook、Twitterなどの企業ですでに使用されています。

画像認識、自然言語処理、強化学習は、PyTorchが優れている多くの分野の一部です。また、オックスフォードのよ​​うな大学やIBMのような組織による研究でも使用されています。

PyTorchは、計算グラフを作成するための優れた選択肢でもあります。また、クラウドソフトウェア開発をサポートし、便利な機能、ツール、およびライブラリを提供します。また、AWSやAzureなどのクラウドプラットフォームでもうまく機能します。

PyTorchの利点

  • ディープラーニングモデルの構築を透過的にするユーザーフレンドリーな設計と構造。
  • PyCharmデバッガーのような便利なデバッグツールがあります。
  • 多くの事前トレーニング済みモデルが含まれ、分散トレーニングをサポートします。

PyTorchのデメリット

  • TensorFlowのような監視と視覚化のためのインターフェースはありません。
  • 比較すると、PyTorchは新しいディープラーニングフレームワークであり、現在、コミュニティのサポートは少なくなっています。

DeepLearning4j

DeepLearning4jは、メインのプログラミング言語がJavaの場合に優れたフレームワークです。これは、商用グレードのオープンソースの分散型ディープラーニングライブラリです。

Deeplearning4jは、RNNやCNNなどのすべての主要なタイプのニューラルネットワークアーキテクチャをサポートします。

Deeplearning4jはJavaとScala用に書かれています。また、HadoopおよびApacheSparkとうまく統合されます。Deeplearning4jはGPUもサポートしているため、Javaベースのディープラーニングソリューションに最適です。

DeepLearning4jの利点

  • スケーラブルで、大量のデータを簡単に処理できます。
  • ApacheSparkとの簡単な統合。
  • 優れたコミュニティサポートとドキュメント。

DeepLearning4jのデメリット

  • Javaプログラミング言語に限定されます。
  • TensorflowやPyTorchに比べて比較的人気がありません。

結論

各フレームワークには、長所と短所のリストが付属しています。しかし、適切なフレームワークを選択することは、プロジェクトの成功にとって非常に重要です。

セキュリティ、スケーラビリティ、パフォーマンスなどのさまざまな要素を考慮する必要があります。エンタープライズグレードのソリューションの場合、信頼性がもう1つの主要な要因になります。

始めたばかりの場合は、Tensorflowから始めてください。Windowsベースのエンタープライズ製品を構築している場合は、CNTKを選択してください。Javaを使用する場合は、DL4Jを選択してください。

この記事が、次のプロジェクトに適したディープラーニングフレームワークの選択に役立つことを願っています。ご不明な点がございましたら、お気軽にお問い合わせください。

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