少し前になりますが、Preferred Networks（PFN）社が自社開発のディープラーニングフレームワーク「Chainer」のメジャーアップデートを終了して、Facebook主導の「PyTorch」にシフトすることが話題になりました。
【PFNがChainerの開発を終了しPyTorchへ移行、西川社長「非常に大きな決断」】
https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/spv/1912/06/news052.html
PyTorch自体はちょくちょくニュース記事などで目にするものの、あまりちゃんと調べてこなかったので、今回取り上げてみたいと思います。
Web等で開発をしている人であれば、PyTorchはフレームワークというよりもライブラリというほうがしっくりくるかと思います。下記の記事にサンプルソースがありますが、機械学習を行う上でのメソッドが用意されてる感じですね。
【PyTorch 入門！人気急上昇中のPyTorchで知っておくべき6つの基礎知識】
https://www.codexa.net/pytorch-python/
機械学習系のライブラリというと、Googleが主導のTensorFlowが私的に最初に挙げられますが、最近はPyTorchの伸びがかなりあるそう。もちろん産業界ではTensorFlowがまだまだ主流みたいではありますが。
【PyTorch vs. TensorFlow、ディープラーニングフレームワークはどっちを使うべきか問題】
https://www.atmarkit.co.jp/ait/spv/1910/31/news028.html
実際にどんなことがライブラリを使ってできるか、下記の記事に紹介されています。物体の認識やGANによる画像の生成など、いろいろなことができそうですね。
【PyTorchでBERTなど各種DLモデルを作りながら学ぶ書籍を執筆しました】
https://qiita.com/sugulu/items/07253d12b1fc72e16aba
