Deep learning framework（深層学習フレームワーク）とは？

01 / UNDERSTAND

仕組みと使いどころ

深層学習フレームワークは統一規格名ではなく、深層学習の開発を支えるソフトウェアを説明する際に使われる表現である。参照資料は一般概念を定義しておらず、個別の基盤であるPyTorchの機能を示している。PyTorchでは、torch.distributedによる分散学習と性能最適化、TorchScriptを使った実行方式の移行、TorchServeを使った実運用への展開が案内されている。画像処理や自然言語処理などを支援するツールやライブラリのエコシステムがあり、主要なクラウド基盤でも利用できる。導入時にはOS、PythonやC++などの言語、パッケージ、CPUやCUDAなどの計算環境に対応するビルドを選ぶ必要がある。これらはPyTorchで確認できる特徴であり、すべての深層学習フレームワークが同じ機能や導入条件を持つとは限らない。

02 / IN PRACTICE

Deep learning frameworkの活用例

03 / GOOD TO KNOW

使うときのポイント

名称だけで機能を推定せず、採用する基盤について、対応OS、言語、計算環境、分散学習、展開方法、必要な前提ソフトを個別に確認する。