深層学習フレームワーク#

Python 上で動作する無料の深層学習フレームワークは数多く提案されています。

下図は主要な深層学習フレームワークについて GitHub の星の数をカウントした結果を示しています。2019年03月03日時点で第 2 位にトリプルスコアで圧勝しているのが Tensorflowです。GitHub 上での星の数の計測ですから，MATLAB や SPSS といった有料のフレームワークは含まれていません。

GitHub stars

上図を見ればオープンソースの深層学習フレームワークでは勝負がついていると言っても良いでしょう。 TensorFlow だけ特別なので，その他のフレームワークの動向を見るために，TensorFlow を除いて 再描画した図が下図になります。上図と下図とでは縦軸の縮尺が異なることに注意してください。

GitHub stars

この図で第一位と第二位の線の傾き急であることが読み取れます。 この図での第 1 位が Keras です。Keras は TesorFlow (と正確にはもう一つ)のフレームワークを背後で利用する仕組みです。 第二位は PyTorch です。 PyTorch は柔軟な記述が可能であり研究者のコミュニティでは人気があります。

このページに示した 2 つの図から判断して，以下の 3 つの深層学習フレームワークがトレンドでもあると 言えるでしょう。

• TensorFlow
• Keras
• PyTorch

上記以外にもR や JavaScript で機械学習やニューラルネットワークを実行する枠組みも用意されています。TensorFlow.js は TensorFlow の JavaScript 版です。JavaScript の強みを生かしてブラウザ上から Node.js で実行可能です。