最近、私の職場では「PyTorchって結局TensorFlowと何が違うの?」と聞かれることが増えてきました。
AIの開発では、画像や文章などの大量データをもとに、数百万〜数十億個ものパラメータを扱うニューラルネットワークを構築します。これを一から自前のコードだけで組もうとすると膨大な手間がかかるため、こうした計算を効率よく行えるライブラリが欠かせません。
その中でも、Meta社が中心となって開発したオープンソースの機械学習ライブラリが「PyTorch」 です。
本記事では、PyTorchの概要や特徴、基本的な使い方、TensorFlow（Google社）との違い、開発効率をさらに高めてくれるPyTorch Lightningなどについて詳しく解説します。
PyTorchとは
出典:PyTorch
AI・機械学習を支えるオープンソースライブラリの概要
PyTorchは、Pythonで利用可能なオープンソースのディープラーニングライブラリです。
2016年1月にMeta社（旧Facebook）のAI 研究グループによって開発され、現在は世界中のコミュニティや企業によって継続的に開発が進められています。
ディープラーニングでは、画像や文章、音声などの大量のデータを用いてニューラルネットワークを学習させます。
しかし、ニューラルネットワークの学習では数百万〜数十億個ものパラメータに対する行列演算を高速に実行する必要があり、通常のPythonだけでは現実的な速度で処理することができません。
PyTorchは、こうした計算をGPU上で高速に実行できる仕組みを備えており、ニューラルネットワークの構築・学習・推論までを統一的に行えるライブラリとして設計されています。
また、PyTorchは単なる数値計算ライブラリではなく、ニューラルネットワークのレイヤーや損失関数、最適化アルゴリズム、データ読み込み機能など、AI開発に必要な機能が包括的に用意されています。
画像認識や自然言語処理、音声認識、生成AIなど、多様なAI開発で利用されています。
今では、Hugging Face TransformersやPyTorch Lightningなど、多くのAIライブラリもPyTorchをベースとして構築されており、AIエコシステムの中心的存在となっています。
開発された背景と研究・実務で選ばれる理由
PyTorchが登場する以前のディープラーニング開発では、TensorFlowなどが広く利用されていました。
しかしながら、初期のTensorFlowは「Define-and-Run」 と呼ばれる設計手法を採用しており、計算グラフを全て構築してからデータを流す仕様上、デバッグのしづらさやコードを書いてすぐ実行できないという扱いにくさがありました。
一方、PyTorchは「Define-by-Run」と呼ばれる設計手法を採用しています。Define-and-Runとは反対に、コードを実行しながら計算グラフを動的に構築する方式のことを言い、通常のPythonプログラムを書く感覚でモデルを実装することができます。
この仕組みにより、途中で条件分岐やループを含むような複雑なモデルでも自然に記述できるようになり、デバッグもしやすくなりました。
エラーが発生した際には通常のPythonと同じように原因を追跡できるため、研究開発のスピードが大きく向上します。
こうした柔軟性から、多くの大学や研究機関ではPyTorchが標準的なフレームワークとなり、新しいAIモデルの論文実装もPyTorchで公開されるケースが増えました。
さらに近年では、研究用途だけでなく商用開発でも採用が進んでいます。
TorchScriptやTorchServe、ONNXとの連携など、本番環境へデプロイするための機能が充実し、大規模サービスにも対応できるようになっています。
現在ではOpenAIやMeta、Microsoft、NVIDIAなど多くの企業がPyTorchを中心にAI開発を進めており、実務の現場でもPyTorchの案件を目にする機会が明らかに増えてきた印象です。
TensorFlow・Kerasなど他の主要フレームワークとの違い
PyTorchと比較される代表的なフレームワークとして、TensorFlowとKerasがあります。
(Kerasは正確にはフレームワークではなく、TensorFlowなどのバックエンド上でニューラルネットワークを構築するための高水準APIです)
| 比較項目 | PyTorch | TensorFlow | Keras |
|---|---|---|---|
| 開発元 | Meta | Keras Team（現在はTensorFlowに統合） | |
| 概要 | Pythonらしい記述で柔軟にディープラーニングを実装できるオープンソースライブラリ | Googleが開発する機械学習・ディープラーニングフレームワーク | TensorFlowなどの上で動作する高水準API |
| 主な用途・役割 | 研究開発、生成AI、画像認識、自然言語処理 | 商用AIシステム、クラウドAI、モバイル・組み込みAI | ニューラルネットワークを簡潔に構築・学習する |
| 特徴 | 動的計算グラフを採用し、デバッグしやすい | 本番運用向け機能や周辺ツールが豊富 | 少ないコード量でモデルを作成できる |
| コードの書きやすさ | Pythonらしく自由度が高い | やや複雑だが柔軟 | 非常にシンプルで初心者向け |
| 研究用途 | ◎ 非常に多い | ○ 多い | △ 単体で使われることは少ない |
| 商用利用 | ◎ 非常に多い | ◎ 非常に多い | ○ TensorFlowと組み合わせて利用 |
| おすすめな人 | 最新AIや生成AIを学びたい人 | 本番運用やGoogle製サービスとの連携を重視する人 | AI開発を初めて学ぶ人 |
PyTorchは、柔軟な実装とデバッグのしやすさから、研究開発や生成AIの分野で特に高い支持を集めています。
新しいアルゴリズムの研究や複雑なモデル開発ではPyTorchが選ばれることが多くあります。
一方、TensorFlowはGoogleが提供する機械学習フレームワークで、本番環境への展開や周辺ツールとの連携に強みがあります。
また、現在はEager Executionが標準となり、以前よりPyTorchに近い書き方が可能になっています。
Kerasは、TensorFlow上で動作する高水準APIであり、少ないコード量でニューラルネットワークを構築できるため、初心者でも扱いやすい点が特徴です。
それぞれの機能面の差は以前ほど大きくはありませんが、研究や生成AIではPyTorch、Google製サービスとの統合ではTensorFlowという傾向が依然として見られます。
Pytorchを導入するメリット・デメリット
開発効率や柔軟性を高めるメリット
PyTorchを使用するメリットは、主に次の通りです。特に、コードを書きながら動作を確認できる柔軟性の高さは、他のフレームワークにはない大きな強みです。
- Pythonらしい記述で直感的に実装できる
- 動的計算グラフにより柔軟なモデルを構築しやすい
- デバッグしやすく開発効率が高い
- GPUを活用した高速な学習・推論に対応している
- 生成AIを含む豊富なライブラリ・コミュニティが充実している
利用する際のデメリットと注意点
一方で、次のようなデメリットも押さえておく必要があります。いずれも致命的な弱点ではありませんが、導入前に把握しておくと安心です。
- 機械学習やディープラーニングの基礎知識が求められる
- GPU環境ではCUDAなどの環境構築がやや複雑
- 大規模モデルではGPUメモリを多く消費する
- 小規模な用途では機能を持て余す場合がある
PyTorchは柔軟な設計を可能にする反面、細かい処理を自前で実装する必要があります。
機械学習やディープラーニングの知識がある程度必要になるため、学習コストは高めな傾向にあります。
PyTorchのインストール手順と基本的な使い方
環境に応じた導入の手順
PyTorchをインストールする際は、公式サイトのトップページなどにある以下の欄でOSやPythonのバージョン、CUDAの有無を選択すると、最適なインストールコマンドが自動生成されます。
出典:Get Started
CPUのみで利用する場合は、pipを用いて簡単に導入できます。
pip install torch torchvisionインストール完了後は、「torch.version」 でバージョンを確認可能です。
GPUが利用可能かどうかを確認したい場合は、「torch.cuda.is_available()」 を実行します。
mac環境の場合はCUDAが使用できないため、代わりに 「torch.backends.mps.is_available()」 (MPS) で確認できます。
データを扱う基本操作とコードの書き方
PyTorchでは「Tensor（テンソル）」という多次元配列が基本データ構造となります。
NumPy配列に似ていますが、GPU上で高速に計算でき、自動微分にも対応しているのが特徴です。
初期化方法は様々あり、データから直接作成できる他、NumPy配列から作成することもできます。
作成時のデータ型は自動的に推論されます。
import torch
import numpy as np
x_data = [1, 2, 3]
x_tensor = torch.tensor(x_data)
y_data = np.array([4, 5, 6])
y_tensor = torch.tensor(y_data)
print(x_tensor, y_tensor)tensor([1, 2, 3]) tensor([4, 5, 6])また、PyTorchには、機械学習に必要な処理を実装するための機能が複数揃っています。
例えば、ニューラルネットワークを構築する際は以下のように、torch.nnモジュールを利用します。
import torch.nn as nn
model = nn.Sequential(
nn.Linear(10, 20),
nn.ReLU(),
nn.Linear(20, 1)
)
print(model)Sequential(
(0): Linear(in_features=10, out_features=20, bias=True)
(1): ReLU()
(2): Linear(in_features=20, out_features=1, bias=True)
)一連の処理を比較的シンプルなコードで記述でき、学習過程を細かく制御できる点がPyTorchの特徴です。
詳しい基本操作については、公式ドキュメントのチュートリアルなどを参考にしてください。
PyTorch Lightningとは？拡張ライブラリの概要と特徴
コードを簡潔にする拡張ライブラリの主な特徴
PyTorch Lightningは、PyTorchの柔軟性を維持しながらコードを整理し、簡略化することによって開発効率を向上するオープンソースフレームワークです。
通常のPyTorchでは、学習・検証・テスト・モデル保存・GPU切り替えなどを自分で実装する必要があり、モデル本体よりも訓練ループのコードの方が長くなるケースも少なくありません。
一方、PyTorch Lightningでは、訓練ループやGPU管理などの定型コードを自動化してくれる機能があります。
モデルと学習処理を定義したクラスを実装し、Trainerクラスを使用して学習全体を管理することによって、定型処理が自動で実行されるため、コードを記述する必要がありません。
これにより、全体のコード量を削減することができ、可読性や保守性が向上するメリットがあります。
導入手順と実装の変化
PyTorch Lightningのインストールは、次のコマンドで実行できます。
pip install lightning実際に、PyTorchのみと PyTorch Lightningを使った場合の違いを見てみましょう。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
model = nn.Linear(10, 1)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
output = model(x)
loss = nn.MSELoss()(output, y)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()PyTorchの場合は、zero_grad()、backward()、step()といった学習処理を自分で毎回書く必要があります。
一方、Lightningでは、学習処理をtraining_step()へ記述し、Trainerが訓練ループを管理します。
例 (PyTorch Lightning) :
import lightning as L
import torch.nn as nn
class Model(L.LightningModule):
def init(self):
super().init()
self.model = nn.Linear(10, 1)
def training_step(self, batch, batch_idx):
x, y = batch
return nn.MSELoss()(self.model(x), y)
def configure_optimizers(self):
return torch.optim.SGD(self.parameters(), lr=0.01)学習は次のように実行できます。
trainer = L.Trainer(max_epochs=10)
trainer.fit(model, train_dataloader)上記のサンプルだけを見るとコード量に大きな差はないように思えますが、訓練ループの管理を自前で行う必要がないため、プログラム全体で見るとコードの見通しがぐっとよくなります。
Trainerを利用すればエポック管理やGPU利用、チェックポイント保存、Early Stoppingなども簡潔に設定できます。
PyTorchを学ぶためのおすすめ学習リソース
PyTorchを学ぶ際は、まず上述の公式チュートリアルでテンソルや自動微分、ニューラルネットワークの基礎を理解することをおすすめします。
その後、画像分類や自然言語処理などのサンプルを実際に動かしながら学習すると理解が深まります。
また、Hugging Face Transformers などのライブラリと合わせて利用するのも1つの手です。
Transformersは PyTorchと連携して使用することを前提としていて、BERTやGPTなどの事前学習済みモデルをPyTorch上で扱えるため、最新の生成AI技術にも触れられます。
その他、動画教材やオンライン講座、GitHub上のサンプルコードなども併用して、実際にモデルを作成・学習・推論する経験を積むことが習得への近道となります。
Hugging Faceとは？AIモデル共有の仕組みと使い方を解説
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まとめ
PyTorchは、現在のAI・機械学習開発を支える代表的なオープンソースライブラリです。
動的計算グラフによる高い柔軟性とPythonらしい記述性を備え、研究用途だけでなく商用開発でも広く利用されています。
実際に現場でTensorFlowからの乗り換え相談を受けることも多いのですが、デバッグのしやすさだけでもPyTorchを勧める価値があると感じています。
これからAIやディープラーニングを学び始める方にも、まずは触ってみてほしいライブラリです！