近年、機械学習の分野は幅広い業界から注目を集めています。

しかし、機械学習は膨大な専門知識を必要とするシステムなので、多くの面倒事を肩代わりしてくれる機械学習用ライブラリやフレームワークの活用が欠かせません。

今回は、そんな機械学習専用のライブラリの一つである「PyTorch」について解説します。

PyTorchの概要や使用開始までの流れ、具体的な活用方法について知りたい方は、ぜひこちらの内容を参考にしてみてください

また、PyTorchに関するご相談はぜひ一度実績豊富な株式会社Jiteraに一度ご相談ください。

PyTorch（パイトーチ）とは？

PyTorchは、Python用のオープンソース機械学習ライブラリです。
機械学習を行うことで、コンピューターは集めたビッグデータをもとに自動で学習し、予測や分類を行えるようになります。

世界中で広く使用されている人気のプログラミング言語Pythonは、計算機科学分野に秀でており、機械学習、ディープラーニング、AI開発などの用途に適したプログラミング言語です。
ですが、「機械学習」という分野は簡単な実装や実験を行うだけでも専門知識が山程必要になるため、Pythonにこなれたプログラマーであっても軽々に手を出せるものではありませんでした。

そこで、Facebookの人工知能研究グループが中心となって、直感的に機械学習やAI用のプログラミングコードを書けるように開発されたのがPyTorchです。
PyTorchを利用することで、深い専門知識がなくとも機械学習を使ったシステム開発を行うことができるようになりました。

現在も多くのAI開発者に指示を得ており、AI開発、Webサービス、Webアプリ開発、IoT開発など、様々な分野で活用されています。

PyTorchの役割

PyTorchは機械学習やAI開発の際に重要となる、ニューラルネットワークを効率的に構築するライブラリです。

ライブラリとは、プログラミングでよく使う機能やツールをまとめた便利なツールセットのようなもので、PyTorchには機械学習用に特化した便利なツールがひとまとめになっています。
そして、PyTorchは従来の機械学習用ライブラリに比べ、「動的な計算グラフ」ツールを導入することで、機械学習を柔軟かつ効率よく設計できるようにした非常に画期的なライブラリです。

非常にざっくりとした説明になりますが、もう少しPyTorchの役割を噛み砕いてみましょう。
まず機械学習のためには、人間で言う脳みそにあたる「ニューラルネットワーク」を設計し、最適化する必要があります。
しかし、ニューラルネットワークの設計には非常に高度な計算と専門知識が必要になります。
その計算の過程をグラフで視覚化し、より設計に適した形で取り扱おうというのが「計算グラフ」です。
言ってみれば、計算グラフはニューラルネットワークを作るための設計書みたいなものですね。

この計算グラフを動的に構築、すなわちニューラルネットワークの設計途中で、利用者の都合に合わせてデータの流れや計算の順序をリアルタイムに変更できる点がPyTorchの魅力です。

PyTorchで動的に計算グラフを構築することで、開発工程に柔軟性が生まれ、複雑なネットワークを実装しやすくなります。また、PyTorchはシンプルでわかりやすいコーディングを行えるため、可読性も上がり、開発効率が向上します。

PyTorchとPythonの違いは

Pythonは汎用性の高いプログラミング言語であり、PyTorchは「Pythonを使って機械学習やAI開発をするためのライブラリ」です。
PyTorchは、機械学習に特化して手助けしてくれる特別なPython専用ツールだと考えるとわかりやすいですね。

AIの開発に欠かせない計算ライブラリ「Torch」をベースに、「Python」で使うために改良したため「Python」＋「Torch」で「PyTorch」と名付けられました。

PyTorch（パイトーチ）でできること

PyTorchを活用してできることの一例として、以下のようなものが挙げられます。

• 自然言語処理による機械翻訳・テキスト生成
• 顔認証システム
• 物体検知システム
• 音声認識機能

それぞれについて詳しく解説していきます。

自然言語処理による機械翻訳・テキスト生成

PyTorchは機械翻訳やテキスト生成のモデルを作成するのに重要なライブラリです。

DeepLやGoogle翻訳などの機械翻訳サービスはすでに我々にとって身近な存在となりました。
人間の言葉をコンピュータが理解し、自動で処理してくれる自然言語処理技術も大きな注目を集めており、人間が話す言葉と遜色がない程に自然な文章も作成できるようになったため、ChatGPTなどの新たな技術が急速に普及しています。
PyTorchを活用することで、そんな現在非常にビジネスニーズが高まる自然言語処理を扱うシステムを開発できるようになります。

顔認証システム

スマートフォンの機能や防犯カメラのセキュリティ機能などで用いられている画像認証システムも、PyTorchを用いて開発することができます。
例えば、顔認証システムはPython＋PyTorchを用いて開発することが多いです。

顔認証システムは、事前に登録してある顔写真をパターン化し、カメラに映った顔を自動で判別しています。
こういった「事前に集めたデータからパターンを学習し、自動で予測や分類を行う」には、PyTorchのような専用の機械学習ライブラリが欠かせません。
顔認証システムは今後さらに多くの場面に普及していくことが予想されるため、PyTorchの需要も高まっていくことでしょう。

物体検知システム

生産や物流業界ではもはや欠かせなくなった検知システムでもPyTorchが活用されています。

物体検知とは、画像や動画に移ったものが何なのかをオブジェクト事に分類する機能です。
あらかじめラベルで情報を紐づけた画像を大量に学習し、与えられた画像に写っているオブジェクトが、どの画像に似ているかを計算し分類します。
例えば、エラー品や規格外品を大量に学習しておけば、生産ライン上に流れるエラー品を自動で判別して取り除くことができます。

物体検知システムは自動運転の実用化や防犯・監視カメラの解析、製品検査における品質の向上など、様々な分野で導入されることでしょう。
そのため、PyTorchの存在感は今後さらに高まっていくかもしれません。

音声認識機能

音声認識機能は、機械が人間の話を聞き取って、その音声を文字テキストに変換する機能です。
この機能を使えば、例えばオンライン会議で行われた話し合いを、自動でテキストに文字起こしし、議事録にまとめることも可能です。
また近年は、ただテキストに起こすだけでなく、人間が機械に話しかけ、その内容をもとにロボットが応対してくれるようなAI開発も進められています。

音声認識機能は、スマートフォンを始めとして多くの人々が何気なく活用している技術です。
今後も様々な分野で活用されることが予想されるため、Pytorchの需要も高まっていくことでしょう。

PyTorch（パイトーチ）を活用するメリット

• 直観的なコーディングを実現できる
• コミュニティが活発でリソースが豊富
• 主要なクラウドを利用できる
• 学習時に処理できるデータ数が多い

それぞれについて詳しく解説していきます。

直観的なコーディングを実現できる

PyTorchは従来のライブラリとくらべて非常に扱いやすいライブラリです。

例えば、記述がシンプルで直感的であることや、Pythonプログラマーに長年親しまれている計算用ライブラリNumPyと使用感が似ている点などは大きな魅力です。
PyTorchは、機械学習初心者のPythonエンジニアにとっても導入しやすく、扱いやすいライブラリであるといえるでしょう。

コミュニティが活発でリソースが豊富

Pytorchは人気が高く利用者も多いため、解説書やヘルプが豊富で、細かい部分のトラブルシューティングでも参照できる情報や解説サイトが豊富に存在します。
また質問できるコミュニティも活発に活動しているため、困った際にすぐに頼れるのも大きなメリットです。

主要なクラウドサービスを利用できる

Alibaba Cloud、Amazon Web Services（AWS）、Google Cloud Platform、Microsoft Azureなどの主要なクラウドサービスにすべて対応している点も、Pytorchの大きな魅力です。

近年のIT業界では、サービスや研究開発のクラウド環境を整えることは当然という認識に変化しています。クラウド環境を整えることで、場所を問わず開発を行えるだけでなく、デバイスのスペックや環境に依存しないスムーズな開発を実現することが可能となります。

その点、すでに導入しているクラウド環境をそのまま活用しやすい点は、Pytorchの大きなビジネスメリットと言えるでしょう。

学習時に処理できるデータ数が多い

PyTorchはCUDAをサポートしており、NVIDIAのGPUを使った高速な並列計算処理が行えます。
CUDAを利用することで膨大なデータを同時に処理することができるため、データ量が膨大になる案件でも難なく扱うことが可能です。

特に近年注目されている監視カメラを使った画像認識や自然言語処理などの分野では、非常に大きなデータセットを扱うことが当たり前です。
PyTorchはGPUの大容量メモリを活用できるため、こういった大規模データが関わる課題にも効率的に対処できます。

PyTorch（パイトーチ）を活用するデメリット

PyTorchは機械学習のハードルを下げてくれる便利なツールですが、注意点もあります。

この記事では、PyTorchの代表的な課題として3つのデメリットを紹介したいと思います。

• 最新情報が英語で書かれている
• 現状は研究の用途がメインとなっている
• APIの初心者向けに作られていない

最新情報が英語で書かれている

PyTorchの最新情報や公式ドキュメントは主に英語で提供されており、公式サイトからの情報発信もすべて英語です。
これは、英語が苦手なユーザーにとって大きな障壁となることがあります。

特に機械学習界隈は現在も目覚ましい発展を続けているため、バグの修正や新機能のリリース、新技術への転用など、多くの重要なアップデート情報や有益な活用法が度々発信されます。
機械学習に関わるならば、それらの情報をタイムリーに把握する必要があるため、英語を読むことが苦手な方は大きなデメリットを背負うことになりかねません。
もちろん最近は翻訳ソフトも優秀ですし、多くの日本人専門家が日本語ベースの情報を提供してくれていますが、どうしても情報伝達にラグが発生したり、認識齟齬が起こりえます。
そのため、ある程度は英語ドキュメントを読む必要があることには注意が必要です。

現状は研究の用途がメインとなっている

PyTorchはその開発経緯や柔軟性から、主に研究分野や学術機関の実験で広く利用されています。
逆に言えばビジネス活用が少ないため、実務に適したサポートが不足している場合がある点には注意が必要です。

PyTorchはどちらかといえば実験的なプロジェクトや最先端技術の転用には適しているのですが、企業が求めるビジネスニーズや製品開発にはあまり向いていません。
実際のビジネス用途においては、より製品開発や低コスト短納期に適した他のフレームワーク、例えばTensorFlowなどが選ばれることが多いです。

APIはあまり初心者向けとは言えない

研究の用途がメインとなっているという点と少々かぶるのですが、PyTorchのAPIは長年の間あまり初心者フレンドリーではありませんでした。
研究や実験用に専門的すぎる多くの機能や設定項目が用意されているため、特に初心者には難度が高く感じられる可能性があります。

もちろんニーズに答える形で高機能なAPIも実装されてきていますが、他のよりシンプルなAPIを提供するライブラリ（例えばTensorFlowのような）と比較すると習得難易度が高く、PyTorchを使いこなすためにはしっかりとした基礎知識と継続的な学習が求められます。

PyTorch（パイトーチ）のインストールと設定

Pythonを用いた機械学習には欠かせないライブラリであるPytorchですが、実際に活用するにはどのような手順が必要になるのでしょうか？

こちらでは、Pytorchのインストール方法と環境設定について解説いたします。Pytorchの導入を検討している方は、ぜひ参考にしてみてください。

PyTorch公式サイト

PyTorchのインストール方法

まずはPytorchのインストール方法について解説いたします。

インストールの基本手順

Pytorchのインストール手順は以下の通りです。

1.Pythonをインストールする

まずはPython公式の記述に従いPythonを入手し、PCにインストールしてください。

Python公式

Windowsならば公式からインストーラーを入手し実行します。

MacやLinuxならば、OSの管理システムから入手します。例えばUbuntuならばaptを使います。

インストールが完了したら下記のコマンドをOSのターミナルに打ち込みインストールができているか確認してください。

2.PyTorchのインストール

Pythonのインストールが済んだら、PyTorchをインストールします。
PyTorchのサイトにはGetStartedというインストールをサポートしてくれるページがあります。

公式サイトGet Startedページ

自身の環境に合わせて選択肢を選び、「Run this Command:」下に表示されるコマンドをOSのターミナルにペーストしてください。

上記の手順でインストールを進めた後、管理システムにPyTorchのバージョンを問い合わせて、インストールが完了したか確認してください。例えばpipを利用しているならば下記コマンドで確認可能です。

PyTorchはバージョンや環境によってインストール方法が異なるため、GetStartedを参照することをおすすめします。
また、インストール完了時点ではローカル環境のみでしか動かないため、オンライン環境で試してみたい方はGoogle Colabで動かしてみることをおすすめします。

CUDA対応とGPUの確認

Pytorchをインストールする際に注意していただきたいポイントの一つが、CUDA対応とGPUの確認です。PytorchはGPUの使用をサポートしています。CPUに比べて圧倒的な処理スピードを誇るGPUに対し、パソコン自体が対応していない場合もあるため、自身のパソコンがGPUに対応しているかどうかを確認する必要があります。

また、CUDAはNVIDIA社が開発したGPUプログラム開発環境です。CUDAを使用することで、GPUはその性能を最大限に引き出すことが可能となります。

Pytorchを効率的に使用するためにも、CUDA Toolkitのバージョンであるかどうかと、自身のパソコンがGPUのCADAに対応しているかを確認しておくことが大切です。

PyTorchのバージョンと環境設定

次に、Pytorchのバージョンと環境設定について解説いたします。

バージョン確認とアップデート

Pytorchのバージョンは、特定のコードを入力することで確認できます。例えば、「__version__」属性を使用することで、PyTorchのバージョンとCUDAバージョンが出力として表示されるため、現在のPytorchのバージョンとCUDAバージョンを確認したいときには、こちらのコードを入力すると良いでしょう。

ほかにも、「pip list」や「pip show」のコードでもバージョンを確認することができます。pip listではすべてのライブラリのバージョンが、pip showではパッケージの詳細情報が表示されます。

また、Pytorchはアップデートの方法も簡単です。「COMMANDLINE_ARGS」の部分に「–reinstall-torch」と「–reinstall-xformers」を追加してファイルを保存し、保存したファイルを実行してStable Diffusion Web UIを起動することでアップデートは完了します。

Pytorchの最新版が必要になった際にはぜひお試しください。

環境構築と初期設定

Pytorchの環境構築を行う際は、失敗してもやり直しやすいpythonのvenvで仮想環境を作成することをおすすめします。

具体的な手順としては、環境構築をしたいディレクトリを作成してターミナルで移動し、新たにできたディレクトリに作成した環境をアクティベートします。この際、使用しているOSによってコマンドが異なるため、注意が必要です。

• MacOS
  source [仮想環境名]/bin/activate
• Windows
  .\[仮想環境名]\Scripts\activate.bat

アクティベートが完了したら、ライブラリのインストールを行います。科学計算ライブラリや機械学習ライブラリをまとめてインストールしたら、アクティベートを行って環境構築は完了となります。

これらの準備を終えることで、Pytorchでの機械学習を開始することができます。環境構築が難しい場合には、環境構築が不要なGoogle Colaboratoryを使用するのもおすすめです。

PyTorch（パイトーチ）の基本的な使い方

Pytorchを利用して機械学習を実施するには、どのような操作が必要なのでしょうか？こちらでは、Pytorchの基本的な使い方について解説いたします。

Pytorchの活用を検討している方は、ぜひ参考にしてみてください。

PyTorchでのモデル構築

まずはPytorchでのモデル構築について解説いたします。

ニューラルネットワークの定義（nn.Linear）

まずはニュートラルネットワークの定義を行っていきましょう。PyTorchでモデルを生成・構築するには、「torch.nn.Sequential」や「torch.nn.Module」などのコードを入力します。

torch.nn.Sequential は、シンプルかつ一方通行の学習モデルを生成することができます。
まず初めに単純なモデルから設計したい場合は、torch.nn.Sequentialを活用とよいでしょう。

コンストラクタの torch.nn.Sequential() に torch.nn.Module を継承したクラスのインスタンスを順番に指定することで、シンプルなモデルの生成したり、中身を確認したり、 レイヤーを取得したりできるようになります。

ほかにも、 torch.nn.Sequential() には OrderedDict を指定したり、add_module() メソッドでレイヤーを追加することも可能です。最初に作成したシンプルなモデルを様々な方法で活用することができます。

モデルのトレーニングと評価

モデルのトレーニング
PyTorchのモデルが定義できたら、次は学習パラメーターの設定を行います。
学習率やバッチサイズ、エポック数など、パラメータを適切に設定して効率的に学習の精度を向上させましょう。

パラメーターの設定が完了後は、データセット、モデル、損失関数を決定し、学習を開始します。
また、GPUの設定を見直すことでより学習効率が上がる可能性があるので、マシンスペック次第では調節してみるのもよいでしょう。

モデルの評価

学習後はモデルの評価を行います。
事前に学習用データとは別に用意した検証用データを使って性能評価を行い、どれだけ適切に判断できるモデルが作れたかを評価しましょう。
モデルの評価を十分に行わないと、精度の低い（つまり使い物にならない）システムになりかねません。
必ず学習後には性能の評価を行い、正解率や損失関数値などを確認しましょう。
PyTorchでモデルの構築を行うならば、評価までの一連の流れを1セットとして必ず実行するようにコーディングすることになります。

PyTorchでのデータ処理と画像認識

次に、PyTorchを使用したデータ処理と画像認識の開発について解説いたします。

データセットの準備と前処理

PyTorchを使用して画像認識を行う際は、「CIFAR-10」というデータセットを使用します。CIFAR-10は10クラス（airplane, automabile, bird, cat, deer, dog, frog, horse, ship, truck）のRGB画像（カラー画像）を含むデータセットです。

画像サイズは32×32ピクセルで、学習用データが5万枚、検証用データが1万枚の計6万枚のデータセットとなっています。さらに大規模な画像認識を開発したい場合には、100クラスのデータを含む「CIFAR-100」というデータセットを使用すると良いでしょう。

画像認識を行う準備としては、まず必要なパッケージのインポートを行います。PyTorchでデータを前処理する場合、あらかじめ用意されているtransformsパッケージを使用することをおすすめします。transformsパッケージを使用することで、簡単に画像の前処理ができるだけでなく、複数の前処理を同時に行ったり、 自分で定義した関数を使用できるなどのメリットがあります。

次にCIFAR-10のデータをダウンロードし、ニュートラルネットワークのモデルを定義して、学習を実行する形です。

画像認識の実装例

画像認識は以下のような場面で実装されています。

• 物体認識：自動運転、運転支援システムでの歩行者の検知、スマートフォンのカメラなど
• 異常検知：不良品検出、画像診断、安全管理など
• 画像キャプション生成：画像内容の説明など
• 顔認証：セキュリティ、キャッシュレス決済、端末ログイン、見守りなど
• 文字認識：郵便の自動仕分け、データ入力、自動翻訳など

画像認識は様々な業界で活用されている機能です。インバウンド化が進む近年は、空港における従業員の負担軽減を目的に空港ゲートに画像認識システムが導入されています。また自動運転の実現に向けてさらに高い精度の画像認識機能の開発が求められるなど、より一層の発展が予想されます。

今後も成長を遂げるであろう画像認識の分野と共に、PyTorchのニーズも増加していくことでしょう。

PyTorchを用いた機械学習プロジェクト

次に、PyTorchを用いた機械学習プロジェクトの実例とモデルの保存・再利用について解説していきます。

実践的なプロジェクト例

PyTorchを用いた機械学習プロジェクトの一例に、自然言語処理から転移学習の実例があります。自然言語処理とは、機械が人間の言語を理解し、処理するための技術です。実装例としては、文書分類、感情分析、機械翻訳などが挙げられます。

転移学習は、あるタスクで学習されたモデルを、異なるタスクに適用する手法です。大規模な言語モデルで学習された知識を転移して、少量のラベル付きデータで新しいタスクに適用する流れが一般的です。

上記を踏まえて、PyTorchでは感情分析に焦点をあてた実例を残しています。日本語のテキストから事前学習済みの日本語BERTを使用し、どのような感情が込められているかを判定するタスクを実行しました。今後さらに学習精度が高まることで、感情分析タスクにおいて高い性能を発揮することが期待されます。

モデルの保存と再利用

PyTorchで学習したモデルを保存することで、別のプログラムで利用することが可能となります。

モデル全体の保存・読み込みは、シンプルなコードを入力するだけで実行することができます。TorchScriptを使用してモデルを保存することも可能なので、やりやすい方法で保存と再利用を実行してみてください。

PyTorch（パイトーチ）の学習方法

ここまでPyTorchの概要やメリット・デメリットについて解説しました。
では、実際にPyTorchに触れてみたい場合どのように学習していけばよいのでしょうか。

初心者に向けたPyTorchの学習方法について4つ解説します。

• 公式チュートリアル
• eラーニング
• 書籍
• オンラインコミュニティ

公式チュートリアル

初心者の方ならば、まずは無料で膨大な学習が可能なPyTorchの公式チュートリアルを覗いてみましょう。
PyTorchの公式チュートリアルは入門編から画像処理、深層強化学習、フロントエンド活用など、幅広いレベルに対応しています。
非常に専門的な内容も含まれており、網羅的に紹介されているのでボリュームはかなり重たいです。
しかし、PyTorchの基礎から応用的な内容について丁寧に解説されているため、学習方法に困ったらまずは確認すべき場所の一つであると言えます。

公式サイトは英語ですが、日本語訳もあるため、英語が分からなくても安心して取り組めるのも初心者にはありがたいですね。
公式チュートリアルでは、実際にコーディングを行いながら学ぶことができるので、インプットとアウトプットの両方を実践したい方は、ぜひ活用してみてください。

PyTorch公式チュートリアル

eラーニング

Udemyを始めとして、最近は多くの企業が機械学習やPyTorchを学べるeラーニングを提供しています。
eラーニングを活用することで、実際に手を動かしながらPyTorchのプロによる講義をオンラインで受講することができます。

受講する講座によってはわかりやすい教材やレベルに合わせた課題、講師への質問などを設けているため、自身のレベルに合わせてステップアップが可能です。
また疑問点やわからなかったところは繰り返し視聴することができ、苦手な箇所をつぶしやすい点もメリットです。

また、実用的な技術を学びやすいところもeラーニングの魅力です。

Udemy

書籍

独学の代表的な学習方法の一つが、書籍を用いた学習ではないでしょうか。

多くのユーザーに支持されているライブラリであるPyTorchは、いくつもの関連書籍が発売されています。
書籍を活用するメリットの一つが、専門家が執筆しているため、情報の信ぴょう性が高いという点です。
実際にPyTorchを用いて開発を行っている専門家の解説を読むことができるため、現場で活かせる知識を得ることができます。

また書籍の場合は、初心者向けから発展的な技術に関する内容まで幅広い層をターゲットとしている点や、動画やネット情報と比べて情報の一覧性が高い点もメリットで、自分が求める内容を見つけやすいという特徴があります。

特に、PyTorchに関する知識を深めたいときや、現場で活用できる技術を知りたいときなどには、書籍を用いての学習がおすすめです。

オンラインコミュニティの活用

PyTorchの習得に対する一番の近道は、実際にコーディングを行いながら学習を進めることです。
そのため、やや初心者にはハードルが高いですがオンラインコミュニティに積極的に参加し、実際に手を動かしてみるのも一つの学習方法といえるでしょう。

まずはPyTorchの公式ドキュメントやチュートリアルをしっかり読み込んで基本を学びながら、コミュニティを回ってアウトプットする学習方法に取り組んで見てはいかがでしょうか。
情報を得て学ぶインプット学習も重要ですが、開発の現場で活用できるスキルを身につけるには限界があります。
まずは自身で課題を設定し、実際にプログラムを作ってみて、分からない部分があった際にはオンラインコミュニティを活用する。
そうすることで本当に役に立つPyTorchの扱い方を学ぶことができます。

PyTorchはユーザーが多く、オンラインコミュニティの活動も活発なので、実際にPyTorchを用いて開発を行っているエンジニアに質問を投げかけることも可能です。

まとめ：PyTorch（パイトーチ）を活用した機械学習の可能性

今回はPyTorchの概要やインストール・設定方法、具体的な使い方や学習の進め方について解説いたしました。

PyTorchはPythonを用いて機械学習を進めるうえで、ぜひ活用していただきたいライブラリです。
PyTorchを活用することで、機械学習を効率的かつスムーズに進めることができるはずです。

PyTorchを利用した機械学習の分野は、今後もさらに成長を遂げることが予想されます。PyTorchによる開発は、我々の生活に馴染み始めたAI技術をより豊かにする可能性を秘めています。

機械学習の分野でより活躍したいとお考えの方は、ぜひPyTorchに関する学習を始めてみてください。

また、PyTorchの活用や導入についてお悩みの方は、ぜひ実績豊富な株式会社Jiteraに一度ご相談ください。
貴社の要件に対する的確なアドバイスを提供します。

PyTorchのご相談はJiteraまで