ディープラーニングフレームワークとは
ディープラーニングフレームワークは、ニューラルネットワークの構築、訓練、推論を効率的に行うためのソフトウェアライブラリです。テンソル演算、自動微分、GPU加速、モデル構築のAPIなどを提供し、研究者やエンジニアが複雑な深層学習モデルを効率的に開発できるようにします。代表的なフレームワークとしてPyTorchとTensorFlowがあります。
| ひとことで言うと | ニューラルネットの構築・学習・推論をまとめて行えるソフトウェア一式。 |
|---|---|
| 代表例 | PyTorch（研究・開発の主流）、TensorFlow／Keras（本番運用に強い）。 |
| 注意点 | バージョン差でコードが動かなくなることが多い。環境を固定して使う。 |
PyTorch
PyTorchはMeta（旧Facebook）が開発したオープンソースのフレームワークです。Define-by-Run（動的計算グラフ）方式を採用しており、Pythonの制御構文をそのまま使ったモデル定義が可能で、デバッグが直感的です。学術研究コミュニティで最も広く使用されており、Hugging Faceのモデルハブやtorchvisionなどの豊富なエコシステムが整備されています。
TensorFlow
TensorFlowはGoogleが開発したオープンソースのフレームワークです。当初はDefine-and-Run（静的計算グラフ）方式でしたが、TensorFlow 2.0からEager Execution（動的実行）がデフォルトとなりました。Keras APIによる高レベルなモデル構築、TensorFlow LiteやTensorFlow.jsによるマルチプラットフォーム展開、TensorBoardによる学習の可視化などの強みがあります。
その他のフレームワークと選択基準
PyTorchとTensorFlow以外にも、JAX（Googleによる高性能な数値計算ライブラリ）、ONNX（モデルの相互運用性を実現するフォーマット）、PaddlePaddle（百度による中国発のフレームワーク）などがあります。フレームワークの選択は、研究目的か本番展開か、利用可能なモデルやライブラリ、チームの経験、デプロイ環境などの要因で決まります。現在は研究ではPyTorchが主流となっています。