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初心者向けのディープラーニングのライブラリはどれ?

ディープラーニングを始める方はなんらかのライブラリを使います。

ライブラリに頼らず自分でゼロから作り上げるのも良い勉強方法ではありますが初心者にはキツイです。

この記事は「とりあえずはライブラリを使ってみる」という方向けに書かれています。

ライブラリを使うさいのメリットはいくつかあります。

  • ライブラリをインストールすれば、すぐに使える。
  • 現場で使われているライブラリを知ることは仕事を探すときに有利になる。
  • 多くの人が使っているライブラリはドキュメントや記事が豊富にある。
  • ライブラリがGPUの利用を簡単にしてくれる。
  • ゼロから作るのは時間がかかる

では、初心者はどのライブラリを選ぶべきでしょうか?

以下のポイントを見ていきましょう。

    目次
  1. ディープラーニングのライブラリにはどんなものがある?
    1. TensorFlow
    2. Keras
    3. PyTorch
  2. 初心者にすすめるのはどれ?
  3. どうやって勉強する?
  4. 最後に

ディープラーニングのライブラリにはどんなものがある?

たくさんあるライブラリの中で、以下の3つに絞ってみました。

  • TensorFlow
  • Keras
  • PyTorch

初心者がはじめの一歩を踏むのには上記の3つの選択肢があることを知っておけば十分です。

ひとつ一つ見ていきましょう。

TensorFlow

おそらく一番有名なディープラーニングのライブラリで、記事も本もたくさんあります。

日本語に翻訳されたドキュメントもあります。

コミュニティによる翻訳なので全ての英語ドキュメントがカバーされているわけではないですが、かなりの量があります。

https://www.tensorflow.org

注意点としては、バージョン2で大きな変更があったので、バージョン1の記事を読むと混乱が生じる可能性があります。

TensorFlowはバージョン2以上にしましょう。

また、JavaScriptで使えるTensorFlow.jsもあり、Web開発でAIを取り入れることを目指している方には向いています。

Keras

Kerasは以前は、TensorFlowからは独立したライブラリでした。

TensorFlowやTheanoなどのライブラリに使いやすいラッパーAPIを提供して人気になりました。

現在、KerasはTensorFlowに統合されてTensorFlowをインストールするとKerasも使えるようになります。

ライブラリのオリジナルの作者によるKeras専門のウェッブサイトもあります。

https://keras.io

これは、英語のサイトですが、本家のTensorFlowのサイトにもKerasの使い方がたくさん紹介されているので日本語の方から始めたい方はTensorFlowのサイトでKerasのチュートリアルを参考する事ができます。

PyTorch

PyTorchはFacebookが開発したライブラリで、研究者たちに好まれて使われています。

https://pytorch.org

以前話題になったのはプリファードネットワークスが自社開発のChainerからPyTorchに完全移行した事でした。

もともとPyTorchはChainerのコードをフォークしたところから始まっているのでなんとも感慨深いです。

とてもPythonに馴染んだAPIでありPythonのコーディングが好きなひとたちにも好評です。

TensorFlowがバージョン1だった頃は、PyTorchと大きな差があり、PyTorchの方が使いやすい印象でしたが、TensorFlowのバージョン2からはあまり差がなくなりました。

初心者にすすめるのはどれ?

1番やさしいのはKeras。

初心者向きでありますが、十分実用に耐える機能があります。

TensorFlowに統合されているので必要な部分でTensorFlowのAPIを使っていくこともできます。

KerasのAPIから学んでTensorFlowの他の機能なども取り入れていけば仕事でも役に立つようになります。

ただし、研究者としての道を歩む場合はPyTorchから入ったほうが良い場合もあります。

研究室の人たちがPyTorchを使っている場合や、研究の対象によっては研究者たちがPyTorch派である可能性もあります。

この記事は一般的な初心者でAIエンジニアを目指している方を対象としているので、Kerasをオススメします。

まあ、ひとつのライブラリを学べば他のライブラリの勉強もしやすくなります。

どうやって勉強する?

僕がオススメするのはTensorFlowをインストールしてKerasのAPIの具体例などをTensorFlowの日本語のドキュメントから学ぶ方法です。

たくさんのチュートリアルやビデオがあり、本などを購入しなくともかなりの勉強ができるはずです。

英語のページもどんどん見ていきましょう。

TensorFlowのサイトやKerasのサイトでプログラムの例を見ていきましょう。

そしてKaggleのコンペなどでKerasを使っている人のソースコードを見たりするのも良い勉強になります。

ある程度の経験を積んだら、知識の整理をするために本を読むと良いですね。

その頃には自分に合った本を選ぶ事ができるようになっている事でしょう。

最後に

Kerasを初心者向けにオススメしました。

だからと言ってしょぼいわけではなく、実用に耐えるライブラリです。

それでは、また。


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