「PyTorch」対「TensorFlow」 失敗しない深層学習フレームワークの選び方：プレミアムコンテンツ

深層学習の主要フレームワーク「PyTorch」と「TensorFlow」には複数の違いがある。自社プロジェクトに適したフレームワークを見極める上で欠かせない、それぞれの選択基準や設計思想、メリットとデメリットを取り上げる。

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　AI（人工知能）モデルやAIアプリケーションを開発する上で、フレームワーク（特定の機能を持つプログラムの開発を支援するプログラム部品やドキュメントの集合体）の選択は需要だ。AI技術の中核を担う深層学習（ディープラーニング）モデル開発の主要フレームワークとしては「PyTorch」と「TensorFlow」がある。両者は一見すると似た機能を持ちながらも、根本的な設計思想に違いがある。演算の仕組みやプログラミング言語「Python」との親和性、他のプログラミング言語での扱い方など、その選択は開発にさまざまな影響をもたらす。

　複数の視点でPyTorchとTensorFlowの違いを比較し、AIプロジェクトを成功に導くための実践的な判断基準を提供する。自社のプロジェクトの規模や目的、開発チームのスキルに応じた最適な選択をするための手掛かりとは。

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