【PyTorchを徹底理解】PyTorchのメリット

PyTorch の利点

ディープ ラーニング フレームワークは、機械学習とディープ ラーニングの分野で重要な役割を果たしています。PyTorch は、強力で柔軟なディープ ラーニング フレームワークとして、他の一般的なフレームワークと比較して独自の利点を持っています。ただし、PyTorch にはいくつかの点で明確な利点があります。

動的計算グラフ

PyTorch は動的計算グラフ方式を採用しており、コードの実行過程に応じて動的に計算グラフが構築されます。対照的に、TensorFlow は静的な計算グラフを使用するため、最初に定義してから実行する必要があります。動的計算グラフにより、PyTorch のデバッグと視覚化がより柔軟になり、外部ツールに依存せずに標準の Python デバッグ ツールを使用できます。さらに、動的な計算グラフにより、PyTorch のモデル化が容易になります。