JAX と PyTorch: 相違点と類似点 [2023]

しばらくの間、機械学習コミュニティは Tensorflow と PyTorch という 2 つの主要なライブラリに分かれていました。

しかし、使いやすさの点で、この 2 つのライブラリの中で PyTorch の方が人気があるようですが、Google は戦わずして諦めるつもりはないようです。 Google Research は新しいライブラリ Jax を立ち上げ、それ以来人気が高まっています。

この記事では、Jax と PyTorch を比較して、どちらが優れており学ぶ価値があるかを判断します。

ジャックスとは何ですか？

Jax は、PyTorch や TensorFlow とよく似た機械学習フレームワークです。 Deepmind が Google で開発したもので、Google の公式製品ではありませんが、依然として人気があります。

Web サイト によると、Jax は Autograd と XLA を組み合わせて高性能数値計算を提供します。機械学習モデルを構築するための Numpy のような API を提供します。ただし、Jax 関数は GPU および TPU 上で実行されます。その結果、CPU 上でのみ実行される Numpy の関数よりも高速になります。

さらに、Jax は関数に対して変換を実行するための関数を提供します。主な 3 つの関数は、jit、grad、および vmap です。

こちらもお読みください: Google JAX とは何ですか?知っておくべきことすべて

ジャックスの使用法

• Jax は数値計算を高速化するために訴訟される可能性があります。これは、Jax には Numpy のような API がありますが、GPU と TPU 上で実行されるためです。
• 開発者は、Jax を使用して関数の勾配を計算し、モデルをトレーニングします。
• Jax は主に研究モデルの構築に使用されます。

ジャックスの利点

• Jax には autograd が含まれており、開発者がモデルを構築するときに関数の勾配を簡単に計算できるようになります。
• GPU と TPU の計算を最適化する Accelerated Linear Algebra (XLA) コンパイラーを使用するため、非常に高速で高性能です。
• また、多くの Python ライブラリと相互運用可能です。

次に、PyTorch について詳しく調べて学習します。

PyTorch とは何ですか?

PyTorch は 、Torch フレームワークに基づく機械学習ライブラリです。 PyTorch はもともと Facebook によって構築され、Linux Software Foundation の下でオープンソースです。

Tensorflow と並んで最も人気のある機械学習フレームワークの 1 つです。多くの企業が、Tesla などの深層学習モデルにこれを使用しています。

PyTorch は、GPU サポートによるテンソル計算とディープ ニューラル ネットワークという 2 つの主な機能で構成されています。その結果、PyTorch は、Numpy の高性能代替品として、または深層学習研究プラットフォームとして広く使用されています。

PyTorch の使用法

• PyTorch は主にディープ ラーニング用のモデルを構築するために使用されます。これらのモデルには、リカレント ニューラル ネットワーク、畳み込みニューラル ネットワーク、トランスフォーマーが含まれます。
• これは、分類や感情分析などのタスクを実行するために自然言語処理で使用されます。
• コンピューター ビジョンでも、オブジェクトの検出とセグメンテーションのためのモデルを構築するために使用されます。

PyTorch の利点

• PyTorch は動的ニューラル ネットワークをサポートしているため、開発者はニューラル ネットワークの構造とその動作をその場で変更できます。
• PyTorch は自動微分も提供します。これは、開発者が勾配を計算するために明示的なコードを記述する必要がないことを意味します。
• GPU アクセラレーションをサポートしているため、開発者はトレーニングを高速化できます。
• Python インターフェイスを実装しているため、NumPy、SciPy、Pandas などの他の Python ライブラリやツールと簡単に統合できます。
• Pythonic 構文を使用するため、使いやすいです。
• PyTorch には大規模なコミュニティがあり、PyTorch の学習に使用できるコースや書籍が多数あります。

次に、PyTorch と Jax の詳細な比較について説明します。

PyTorch とジャックス

側面	ジャックス	パイトーチ
彼らが何でありますか	Jax は本質的に、Numpy の GPU/TPU 高速化バージョンに、JIT コンパイラや勾配計算機などの強力な関数変換を加えたものです。したがって、PyTorch よりも低いレベルで機能します。	Jax は GPU および TPU での実行をサポートしていますが、XLA コンパイラーと緊密に統合されています。したがって、いくつかのベンチマークで PyTorch よりも優れたパフォーマンスを発揮することが実証されています。
パフォーマンス	Jax は信じられないほど高速で、ほとんどの主要なベンチマークで PyTorch を上回ります。これは、GPU と TPU で実行され、XLA 用にコードが最適化されるためです。 vmap や jit などの関数変換により、コードが高速化されます。	PyTorch は GPU をサポートしていますが、TPU と XLA のサポートは Jax ほど広範囲ではありません。その結果、Google Jax に比べて速度が遅くなり、パフォーマンスも低下する傾向があります。
使いやすさ	Jax は追加のスーパーパワーを提供しますが、ほとんどの人は、Jax を使用するのがわずかに難しく、学習曲線が急峻であると感じています。	PyTorch は Python の構文に従っており、理解しやすく理解が容易です。
生態系	Jax は比較的新しいため、エコシステムが小さく、まだ大部分が実験段階にあります。	PyTorch は 2 つのうちの古い方で、複数のリソースと大規模なコミュニティを備えた、より成熟して確立されたエコシステムを備えています。
対象者	Jax は主に研究タスクを目的としています。	PyTorch は、研究と運用の両方の機械学習モデルに適しています。
統合/抽象化	Jax は Python に比べて低いレベルで実行されます。したがって、あまり抽象的ではありません。ただし、 Flax 、 Haiku 、 Equinox など、ニューラル ネットワークの構築を簡素化するライブラリがあります。画像処理用の PIX もあります。	PyTorch は Jax と比較するとすでにかなり抽象的であるように見えますが、 PyTorch Lightning などのライブラリはさらに抽象化を提供し、定型コードを記述する手間を省きます。
開発者	Googleディープマインド	メタ

Jax のアプリケーションとベストユースケース

Jax はまだ実験段階であり、その結果不安定になる可能性があることを考えると、実稼働システムの構築には理想的ではない可能性があります。

ただし、Jax によってもたらされる計り知れないパフォーマンスの利点を活用できる研究作業や大規模プロジェクトの場合、Jax は理想的なライブラリとなります。

PyTorch のアプリケーションとベストユースケース

PyTorch は成熟しているため、実稼働システムでもうまく機能します。 Meta などの企業による実証済みの使用例を考慮すると、PyTorch は非常に大規模なプロジェクトにも拡張可能であることが保証されます。

また、 Kubeflow や TorchServe などの MLOps 用のシステムともうまく統合され、ML モデルの迅速な構築とデプロイが容易になります。

最後の言葉

それで、どれを選ぶべきですか？まあ、確かにここでは明確な勝者はいません。各ライブラリには、理想的な使用例、利点、および特徴があります。学習に関しては、両方に精通することをお勧めします。

ただし、PyTorch の学習曲線はよりスムーズなので、Jax を学習する前に、まず PyTorch から始めることをお勧めします。特定のプロジェクトでどちらがより役立つかについては、Jax と PyTorch について学んだこと、およびプロジェクトのニーズを考慮して、決定するのはあなた次第です。

次に、Windows と Linux に PyTorch をインストールする方法に関するガイドを確認してください。