Pythonディープラーニングフレームワークの比較の詳細な分析

PyTorch から Mxnet まで、これらの Python ディープラーニング フレームワークを比較します。ディープラーニング フレームワークの選択は常に開発者にとって大きな関心事であり、ディープラーニング フレームワーク間の「戦争」はますます激しくなっています。 Python が徐々に機械学習コミュニティで最も人気のある言語になるにつれて、Python をサポートするディープラーニング フレームワークのパフォーマンスも注目に値します。 Indico Data Solutions の CTO である Madison May 氏は、同社の製品と開発プロセスの経験に基づいて、Python ディープラーニング フレームワークを比較しました。この記事が読者の皆様のお役に立てば幸いです。

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Python ディープラーニング エコシステムが過去数年間で大きく進化してきたのは驚くべきことです。 pylearn2 は現在は積極的に開発もメンテナンスもされておらず、多数のディープラーニング ライブラリがその代わりを務め始めています。これらのライブラリにはそれぞれ独自の利点があります。 indico では、以下のリストにあるテクノロジのほとんどを製品や開発に使用していますが、使用していないテクノロジについては、他の人の経験を参考にして、Python ディープラーニング エコシステムを明確かつ詳細に理解できるようにします。

具体的には、次の点に重点を置きます。

テアノ

ラザニア

ブロック

テンソルフロー

ケラス

MXネット

パイトーチ

以下では、これら 7 つの主要な Python ディープラーニング フレームワークの説明と、それぞれの長所と短所を紹介します。

テアノ

説明: Theano は、多次元配列を含む数式を定義、最適化、効率的に評価できる Python ライブラリです。 GPU で動作し、記号微分化に優れています。

概要: Theano は、当社のリストにある他の多くのディープラーニング フレームワークを支える数値計算の主力製品です。 Theano は、モントリオール大学機械学習研究所 (MILA) の非常に優秀な研究チームである Frédéric Bastien によって作成されました。その API は低レベルであり、効率的な Theano を書くためには、他のフレームワークの背後に隠されたアルゴリズムにかなり精通している必要があります。機械学習に関する幅広い学術的知識をお持ちの場合、モデルをきめ細かく制御したい場合、または斬新なモデルや珍しいモデルを実装したい場合は、Theano が最適なライブラリです。要約すると、Theano は柔軟性のために使いやすさを犠牲にしています。

アドバンテージ：

フレキシブル

正しく使用すれば高いパフォーマンスを発揮

欠点:

学習困難度が高い

低レベルAPI

複雑なシンボリックグラフのコンパイルは時間がかかることがある

ラザニア

説明: Theano 上でニューラル ネットワークを構築およびトレーニングするための軽量ライブラリ

概要: Theano は記号数学のための最高かつ最先端のライブラリを目指しており、Lasagne は Theano の上に抽象化を提供し、深層学習により適したものにします。これは主に、現在の DeepMind 研究科学者である Sander Dieleman によって作成および保守されています。 Lasagne では、シンボリック変数間の機能的関係に基づいてネットワーク モデルを指定する代わりに、ユーザーがレイヤーで考えることができるようにし、「Conv2DLayer」や「DropoutLayer」などのビルディング ブロックをユーザーに提供します。 Lasagne は、柔軟性をほとんど犠牲にすることなく、レイヤーの定義、レイヤーの初期化、モデルの正規化、モデルの監視、およびモデルのトレーニングを支援する豊富な共通コンポーネントのセットを提供します。

アドバンテージ：

依然として非常に柔軟

Theanoよりも高いレベルの抽象化

ドキュメントとコードにはさまざまなパスタの駄洒落が含まれています

欠点:

小さなコミュニティ

ブロック

説明: ニューラルネットワークの構築とトレーニングのためのTheanoフレームワーク

概要: Lasagne と同様に、Blocks は Theano の上に抽象化レイヤーを追加して、生の Theano を記述するよりもディープラーニング モデルをより明確、シンプル、標準化したものにします。これはモントリオール大学の機械学習研究所 (MILA) によって書かれました。この研究所のメンバーの一部は、Theano と、ニューラル ネットワーク用に定義された最初の高レベル インターフェース (現在は廃止された PyLearn2) の構築に貢献しました。 Blocks は Lasagne に比べて柔軟性が高いですが、その分参入障壁が高く、効率的に使用するのはかなり困難です。それに加えて、Blocks はリカレント ニューラル ネットワーク アーキテクチャを適切にサポートしているので、このタイプのモデルを探索することに興味がある場合は、検討する価値があります。 TensorFlow に加えて、Blocks は、indico 製品に導入した多くの API の頼りになるライブラリです。

アドバンテージ：

依然として非常に柔軟

Theanoよりも高いレベルの抽象化

テストが簡単

欠点:

学習困難度が高い

小規模コミュニティ

テンソルフロー

説明: データフローグラフを使用した数値計算用のオープンソースソフトウェアライブラリ

概要: TensorFlow は、低レベルのシンボリック ライブラリ (Theano など) と高レベルのネットワーク仕様ライブラリ (Blocks や Lasagne など) のハイブリッドです。これは Python ディープラーニング ライブラリ コレクションの最新メンバーですが、Google Brain チームのサポートにより、おそらく最も活発なコミュニティを持っています。複数の GPU 上でディープラーニング モデルを実行することをサポートし、効率的なデータ パイプラインのためのユーティリティを提供し、モデルの検査、視覚化、シリアル化のためのモジュールが組み込まれています。最近、TensorFlow チームは、リストの次のディープラーニング ライブラリである Keras をサポートすることを決定しました。 TensorFlow には独自の欠点もありますが、コミュニティはこの決定に同意しているようです。また、コミュニティの規模の大きさとプロジェクトの勢いの強さを考えると、TensorFlow を学ぶことは安全な賭けと言えます。したがって、現在、Indico では TensorFlow がディープラーニング ライブラリとして選択されています。

アドバンテージ：

ソフトウェア大手のGoogleが支援

非常に大きなコミュニティ

低レベルおよび高レベルのインターフェースネットワークトレーニング

Theanoベースの構成よりも高速なモデルコンパイル

完全なマルチGPUサポート

欠点:

Tensorflow は追いつきつつありますが、当初は多くのベンチマークで Theano ベースのものよりも遅かったです。

RNNのサポートはまだTheanoほど良くない

ケラス

説明: Python 用のディープラーニング ライブラリ。 Convnets、リカレントニューラルネットワークなどをサポートします。 Theano または TensorFlow 上で実行されます。

概要: Keras はおそらく最高かつ最もユーザーフレンドリーなライブラリです。 Francis Chollet (Google Brain チームの別のメンバー) によって作成および保守されています。これにより、ユーザーは、構築したモデルを Theano のシンボリック グラフで実行するか、TensorFlow で実行するかを選択できます。 Keras のユーザー インターフェースは Torch にヒントを得ているため、Lua 言語を使用した機械学習の経験がある場合は、Keras をぜひ試してみる価値があります。非常に優れたドキュメントと比較的使いやすいことから、Keras コミュニティは非常に大きく活発です。最近、TensorFlow チームは組み込みサポートのために Keras と連携する計画を発表したため、まもなく Keras は TensorFlow プロジェクトのサブグループになります。

アドバンテージ：

TheanoまたはTensorFlowバックエンドの選択

直感的で高水準なポート

学びやすい

欠点:

他の選択肢よりも柔軟性が低く、より規範的である

MXネット

説明: MXNet は、効率性と柔軟性を重視して設計されたディープラーニング フレームワークです。

概要: MXNet は Amazon が選んだディープラーニング ライブラリであり、おそらく最高のライブラリです。 Theano や TensorFlow に似たデータフロー グラフを持ち、マルチ GPU 構成に適切に構成され、Lasagne や Blocks に似た高レベルのモデル構築ブロックを備え、想像できるほぼすべてのハードウェア (携帯電話を含む) で実行されます。 Python のサポートは氷山の一角にすぎません。MXNet は、R、Julia、C++、Scala、Matlab、Javascript 用のインターフェースも提供しています。最高のパフォーマンスを求める場合は MXNet を選択してください。ただし、MXNet のいくつかの癖に対処する必要があります。

アドバンテージ：

スピードのベンチマーク

非常に柔軟

欠点:

最小のコミュニティ

Theanoよりも習得が難しい

パイトーチ

説明: 強力な GPU アクセラレーションを備えた、Python のテンソルと動的ニューラル ネットワーク。

概要: 少し前にリリースされたばかりの PyTorch は、すでに Python ディープラーニング フレームワークのリストに新しいメンバーとして加わっています。これは Lua の Torch ライブラリを Python に緩く移植したもので、Facebook の人工知能研究チーム (FAIR) によってサポートされ、動的計算グラフ (Theano、TensorFlow、その他の派生製品にはない機能、コンパイラの注記: TensorFlow は現在、動的計算グラフをサポートしているようです) の処理に使用されるため、非常に有名になりました。 PyTorch が Python ディープラーニング エコシステムでどのような役割を果たすかはまだわかりませんが、すべての兆候は PyTorch がリストにある他のフレームワークの優れた代替手段であることを示しています。

アドバンテージ：

Facebookグループからのサポート

ダイナミックグラフィックスの完全サポート

高レベルAPIと低レベルAPIの組み合わせ

欠点:

PyTorchは他の選択肢に比べて成熟度が低い