この記事の対象読者
- Pythonの基本文法を理解している方
- HuggingFaceやStable Diffusionなど、OSSのAIツールを「使ったことはある」方
-
pip install torchはしたことあるけど、PyTorchそのものをちゃんと理解していない方 - 「テンソルって何？」「autograd？」をスッキリ理解したい方
この記事で得られること
- PyTorchの正体: 「なんとなく入れてるライブラリ」から「理解して使えるフレームワーク」へ
- 動的計算グラフの仕組み: なぜPyTorchが研究者に愛されるのか、その設計思想を理解できる
- 実践スキル: テンソル操作からモデル定義、GPU活用まで、手を動かして身につく
この記事で扱わないこと
- Transformerアーキテクチャの詳細な解説
- 大規模分散学習の設計パターン
- TensorFlowとの網羅的な比較
1. PyTorchとの出会い
「Stable Diffusion動かすのに torch 入れてね」
OSS系のAIツールをセットアップしたことがある人なら、一度はこのフレーズに遭遇したはずだ。HuggingFace Transformers、Whisper、LLaMA...どれもこれも依存関係の筆頭に torch が鎮座している。
私自身、最初は「とりあえずインストールするもの」程度の認識だった。CUDAバージョンとの相性に苦しみ、torch.cuda.is_available() が True を返した瞬間にガッツポーズして、それで満足していた。
でも、ある日ふと思ったのだ。
「PyTorchって、結局なんなんだ？」
NumPyの親戚？ TensorFlowのライバル？ ただのGPU計算ライブラリ？
調べてみると、PyTorchは単なるライブラリどころか、現代のAI開発の「共通言語」ともいえる存在だった。主要なML学会（NeurIPS、ICML等）の論文の80%以上がPyTorchで実装されており、Meta、OpenAI、Teslaをはじめとする企業が本番環境で稼働させている。
ここまでで、PyTorchが「ただのライブラリ」ではなさそうだということが伝わっただろうか。
次は、この記事で使う用語を整理しておこう。
2. 前提知識の確認
本題に入る前に、この記事で頻出する用語を確認しておく。
2.1 テンソル（Tensor）とは
数学的に厳密な定義は脇に置いて、PyTorchの文脈では「多次元配列」のことだ。
料理で例えると、こんなイメージになる。
| 次元 | 数学的な呼び方 | 料理で例えると |
|---|---|---|
| 0次元 | スカラー | 塩ひとつまみ（単一の値） |
| 1次元 | ベクトル | 串焼き（一列に並んだデータ） |
| 2次元 | 行列 | 餃子の皮（行と列のデータ） |
| 3次元 | 3階テンソル | 重箱（奥行きもあるデータ） |
| 4次元 | 4階テンソル | 重箱が時間で変化する（バッチ画像データ等） |
NumPyの ndarray を使ったことがあるなら、ほぼ同じ感覚で扱える。ただしPyTorchのテンソルはGPUに載せて高速計算できるという決定的な違いがある。
2.2 計算グラフ（Computational Graph）とは
ニューラルネットワークの「計算の流れ」を、ノード（演算）とエッジ（データの流れ）で表現した図のこと。PyTorchはこの計算グラフを実行時に動的に構築するという特徴を持つ。これが後述する「動的計算グラフ」の正体だ。
2.3 自動微分（Autograd）とは
ニューラルネットワークの学習では「どのパラメータをどれだけ調整すれば損失が減るか」を計算する必要がある。この勾配計算を自動でやってくれる仕組みが自動微分だ。手で微分を書く時代はとっくに終わった。
これらの用語が押さえられたら、PyTorchの背景を見ていこう。
3. PyTorchが生まれた背景
3.1 前身：Torch（Lua時代）
PyTorchのルーツは、ニューヨーク大学で開発された「Torch」というフレームワークにある。TorchはLua言語で書かれており、GPU計算やニューラルネットワークの構築に使われていた。
しかし、Luaという言語の壁が大きかった。Pythonのエコシステムが急速に成長する中、「なぜLuaで書かなきゃいけないんだ」という不満は日に日に高まっていた。
3.2 2016年：Meta AI（旧Facebook AI Research）の決断
2016年、Meta AI（当時のFacebook AI Research）のSoumith Chintalaらのチームが、Torchの思想をPythonで再実装するプロジェクトを開始した。Adam Paszkeのインターンシッププロジェクトとして始まったこの取り組みは、2017年1月にベータ版として公開される。
当時のAI開発には致命的な課題があった。
| 課題 | 詳細 |
|---|---|
| 研究と本番の断絶 | 研究用フレームワークと本番用フレームワークが別物だった |
| 静的グラフの制約 | TensorFlow（当時v1）は「先にグラフを定義→後で実行」という2段階構成。デバッグが地獄 |
| Pythonとの統合不足 | 既存フレームワークはPythonを「ラッパー」としてしか扱っていなかった |
PyTorchはこれらすべてに対する回答だった。「Define-by-Run」（実行しながらグラフを定義する）というアプローチにより、Pythonの if 文や for ループがそのままモデルの制御フローになる。デバッガも普通に使える。これは革命だった。
3.3 2022年：Linux Foundationへの移管
2022年9月、PyTorchはMeta単独のプロジェクトから、Linux Foundation傘下の「PyTorch Foundation」へと移管された。AMD、AWS、Google Cloud、Microsoft Azure、NVIDIAなどが理事会に参加し、ベンダー中立のオープンソースプロジェクトとして新たなスタートを切った。
3.4 2025-2026年：現在の姿
2026年2月現在、最新バージョンはPyTorch 2.10（2026年1月21日リリース）。Python 3.14対応、NVIDIA Blackwellアーキテクチャサポート、torch.compile() の成熟、数値デバッグ機能（DebugMode）の追加など、研究と本番の両面で進化を続けている。
2026年からはリリースサイクルが四半期ごとから2ヶ月ごとに短縮された。開発の加速が見て取れる。
背景がわかったところで、基本的な仕組みを見ていこう。
4. 基本概念と仕組み
4.1 動的計算グラフ（Define-by-Run）
PyTorch最大の特徴がこれだ。コードを実行するたびに計算グラフが構築される。
import torch
x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)
y = x ** 2 + 3 * x + 1 # この瞬間にグラフが構築される
y.backward() # 自動微分！
print(x.grad) # tensor(7.) → dy/dx = 2x + 3 = 2*2 + 3 = 7
ポイント: if 文で分岐しても、実行されたパスだけがグラフに含まれる。これがデバッグしやすさの源泉だ。
def dynamic_model(x):
if x.sum() > 0:
return x * 2 # このパスが実行されればこちらのグラフ
else:
return x * 3 # こちらが実行されればこちらのグラフ
4.2 テンソル操作とGPU活用
PyTorchのテンソルはNumPyライクなAPIで操作でき、.to() メソッド一発でCPU/GPU間を行き来できる。
import torch
# CPU上でテンソルを作成
a = torch.randn(3, 4) # 3x4の正規分布乱数テンソル
b = torch.zeros(3, 4) # 3x4のゼロテンソル
# GPU（CUDA）に転送
if torch.cuda.is_available():
a_gpu = a.to("cuda") # GPUへ
b_gpu = b.to("cuda")
c_gpu = a_gpu @ b_gpu.T # GPU上で行列積
c_cpu = c_gpu.to("cpu") # 結果をCPUへ戻す
4.3 nn.Module：モデル定義の基本単位
PyTorchではニューラルネットワークを nn.Module を継承したクラスとして定義する。
import torch
import torch.nn as nn
class SimpleClassifier(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
super().__init__()
self.layer1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
self.relu = nn.ReLU()
self.layer2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, x):
x = self.layer1(x)
x = self.relu(x)
x = self.layer2(x)
return x
# 使い方
model = SimpleClassifier(784, 256, 10)
print(model)
__init__ で層を定義し、forward で計算の流れを書く。これが「Pythonicに書ける」と言われる所以だ。普通のPythonクラスと同じ感覚でモデルを構築できる。
4.4 torch.compile()：PyTorch 2.x の目玉機能
PyTorch 2.0で導入された torch.compile() は、モデルを事前にコンパイルしてパフォーマンスを大幅に向上させる機能だ。
model = SimpleClassifier(784, 256, 10)
compiled_model = torch.compile(model) # これだけ！
# 以降は compiled_model を使うだけで高速化
output = compiled_model(input_tensor)
内部ではTorchDynamo（Python bytecodeのキャプチャ）、TorchInductor（コード生成）、Triton（GPUカーネル）が連携して最適化を行う。使う側は torch.compile() を呼ぶだけでいい。
基本概念が理解できたところで、実際にコードを書いて動かしてみよう。
5. 実践：実際に使ってみよう
5.1 環境構築
# CPU版（まずはこちらで試すのが安全）
pip install torch torchvision torchaudio
# CUDA 12.8版（NVIDIA GPU利用者向け、PyTorch 2.10対応）
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
注意: PyTorch 2.6以降、Condaチャネルでの配布は廃止されました。pipを使用してください。
5.2 環境別の設定ファイル
PyTorchプロジェクトで使える設定ファイルのテンプレートを3種類用意した。用途に応じて選択してほしい。
開発環境用（config.yaml）
# config.yaml - 開発環境用（このままコピーして使える）
project:
name: "my-pytorch-project"
version: "0.1.0"
environment: development
pytorch:
device: "cpu" # 開発時はCPUで十分なケースが多い
dtype: "float32" # デバッグしやすい精度
compile: false # 開発時はコンパイルOFFで即座にデバッグ
deterministic: true # 再現性を確保
training:
batch_size: 16 # 小さいバッチでメモリ節約
epochs: 5 # 動作確認用
learning_rate: 0.001
num_workers: 0 # Windows環境ではまず0で
logging:
level: "DEBUG"
save_dir: "./logs/dev"
本番環境用（config.production.yaml）
# config.production.yaml - 本番環境用
project:
name: "my-pytorch-project"
version: "0.1.0"
environment: production
pytorch:
device: "cuda" # GPU使用
dtype: "bfloat16" # 速度と精度のバランス
compile: true # torch.compile有効化で高速化
deterministic: false # パフォーマンス優先
training:
batch_size: 128 # GPU活用で大きなバッチ
epochs: 100
learning_rate: 0.001
num_workers: 4 # データローダー並列化
pin_memory: true # GPU転送高速化
logging:
level: "INFO"
save_dir: "/var/log/pytorch"
テスト環境用（config.test.yaml）
# config.test.yaml - CI/CD・テスト用
project:
name: "my-pytorch-project"
version: "0.1.0"
environment: test
pytorch:
device: "cpu" # CI環境ではGPUがないことが多い
dtype: "float32"
compile: false
deterministic: true # テストの再現性は最重要
seed: 42 # 固定シード
training:
batch_size: 4 # 最小限のバッチ
epochs: 1 # 動作確認のみ
learning_rate: 0.001
num_workers: 0
logging:
level: "WARNING"
save_dir: "./logs/test"
5.3 基本的な使い方：MNIST手書き数字分類
「AIのHello World」とも言えるMNIST分類を、PyTorchで実装してみよう。
"""
MNIST手書き数字分類 - PyTorch入門用サンプル
実行方法: python mnist_classifier.py
必要パッケージ: torch, torchvision
"""
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
class MNISTClassifier(nn.Module):
"""シンプルな全結合層によるMNIST分類器"""
def __init__(self):
super().__init__()
self.flatten = nn.Flatten()
self.network = nn.Sequential(
nn.Linear(28 * 28, 512),
nn.ReLU(),
nn.Dropout(0.2),
nn.Linear(512, 256),
nn.ReLU(),
nn.Dropout(0.2),
nn.Linear(256, 10)
)
def forward(self, x):
x = self.flatten(x)
return self.network(x)
def train_one_epoch(model, dataloader, criterion, optimizer, device):
"""1エポック分の学習を実行"""
model.train()
total_loss = 0
correct = 0
total = 0
for batch_idx, (data, target) in enumerate(dataloader):
data, target = data.to(device), target.to(device)
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
total_loss += loss.item()
pred = output.argmax(dim=1)
correct += pred.eq(target).sum().item()
total += target.size(0)
avg_loss = total_loss / len(dataloader)
accuracy = 100.0 * correct / total
return avg_loss, accuracy
def evaluate(model, dataloader, criterion, device):
"""検証データでモデルを評価"""
model.eval()
total_loss = 0
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for data, target in dataloader:
data, target = data.to(device), target.to(device)
output = model(data)
total_loss += criterion(output, target).item()
pred = output.argmax(dim=1)
correct += pred.eq(target).sum().item()
total += target.size(0)
avg_loss = total_loss / len(dataloader)
accuracy = 100.0 * correct / total
return avg_loss, accuracy
def main():
# --- デバイス設定 ---
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"使用デバイス: {device}")
# --- データ準備 ---
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])
train_dataset = datasets.MNIST('./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.MNIST('./data', train=False, transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=1000, shuffle=False)
# --- モデル・損失関数・最適化 ---
model = MNISTClassifier().to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# --- 学習ループ ---
for epoch in range(1, 6):
train_loss, train_acc = train_one_epoch(
model, train_loader, criterion, optimizer, device
)
test_loss, test_acc = evaluate(model, test_loader, criterion, device)
print(f"Epoch {epoch}: "
f"Train Loss={train_loss:.4f}, Train Acc={train_acc:.1f}% | "
f"Test Loss={test_loss:.4f}, Test Acc={test_acc:.1f}%")
# --- モデル保存 ---
torch.save(model.state_dict(), "mnist_model.pth")
print("モデルを mnist_model.pth に保存しました")
if __name__ == "__main__":
main()
5.4 実行結果
上記のコードを実行すると、以下のような出力が得られる：
$ python mnist_classifier.py
使用デバイス: cuda
Epoch 1: Train Loss=0.3521, Train Acc=89.6% | Test Loss=0.1234, Test Acc=96.2%
Epoch 2: Train Loss=0.1156, Train Acc=96.5% | Test Loss=0.0812, Test Acc=97.5%
Epoch 3: Train Loss=0.0823, Train Acc=97.5% | Test Loss=0.0698, Test Acc=97.8%
Epoch 4: Train Loss=0.0641, Train Acc=98.0% | Test Loss=0.0652, Test Acc=97.9%
Epoch 5: Train Loss=0.0524, Train Acc=98.3% | Test Loss=0.0601, Test Acc=98.1%
モデルを mnist_model.pth に保存しました
たった5エポックで98%超えの精度。PyTorchの表現力がよくわかる結果だ。
5.5 よくあるエラーと対処法
| エラー | 原因 | 対処法 |
|---|---|---|
RuntimeError: CUDA out of memory |
GPUメモリ不足 | バッチサイズを小さくする。torch.cuda.empty_cache() を試す。最終手段は PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True
|
RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device |
CPU/GPUの混在 |
.to(device) でデータとモデルを同じデバイスに統一する |
RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied |
テンソルの形状不一致 |
tensor.shape で各層の入出力サイズを確認。nn.Flatten() の挿入漏れが多い |
UserWarning: Failed to initialize NumPy |
NumPyバージョン不整合 |
pip install numpy --upgrade で最新版に更新 |
ModuleNotFoundError: No module named 'torch' |
PyTorch未インストール | 公式サイト でコマンドを確認 |
The NVIDIA driver on your system is too old |
CUDAドライバーが古い | NVIDIAドライバーを更新。PyTorch 2.10はCUDA 12.8推奨 |
5.6 環境診断スクリプト
問題が発生した場合は、以下のスクリプトで環境を診断できる。
#!/usr/bin/env python3
"""
PyTorch環境診断スクリプト
実行方法: python check_pytorch_env.py
"""
import sys
import platform
def check_environment():
"""PyTorch環境をチェックして問題を報告"""
issues = []
info = []
# --- Python バージョン確認 ---
py_ver = sys.version_info
info.append(f"Python: {py_ver.major}.{py_ver.minor}.{py_ver.micro}")
if py_ver < (3, 10):
issues.append(f"Python 3.10以上が必要です（現在: {sys.version}）")
# --- OS情報 ---
info.append(f"OS: {platform.system()} {platform.release()}")
# --- PyTorch確認 ---
try:
import torch
info.append(f"PyTorch: {torch.__version__}")
# CUDA確認
if torch.cuda.is_available():
info.append(f"CUDA: {torch.version.cuda}")
info.append(f"GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
info.append(f"GPU Memory: {torch.cuda.get_device_properties(0).total_mem / 1e9:.1f} GB")
# cuDNN確認
if torch.backends.cudnn.is_available():
info.append(f"cuDNN: {torch.backends.cudnn.version()}")
else:
issues.append("cuDNNが利用できません")
else:
info.append("CUDA: 利用不可（CPU実行）")
# MPS確認（Apple Silicon）
if hasattr(torch.backends, 'mps') and torch.backends.mps.is_available():
info.append("MPS (Apple Silicon): 利用可能")
# torch.compile確認
try:
torch.compile(torch.nn.Linear(1, 1))
info.append("torch.compile: 利用可能")
except Exception as e:
issues.append(f"torch.compile が利用できません: {e}")
except ImportError:
issues.append("PyTorchがインストールされていません")
# --- torchvision確認 ---
try:
import torchvision
info.append(f"torchvision: {torchvision.__version__}")
except ImportError:
issues.append("torchvisionがインストールされていません")
# --- 結果出力 ---
print("=" * 50)
print(" PyTorch 環境診断レポート")
print("=" * 50)
print("\n[環境情報]")
for item in info:
print(f" {item}")
if issues:
print(f"\n[問題点: {len(issues)}件]")
for issue in issues:
print(f" - {issue}")
else:
print("\n 環境は正常です！")
print("=" * 50)
if __name__ == "__main__":
check_environment()
実行例：
$ python check_pytorch_env.py
==================================================
PyTorch 環境診断レポート
==================================================
[環境情報]
Python: 3.12.5
OS: Windows 11
PyTorch: 2.10.0
CUDA: 12.8
GPU: NVIDIA GeForce RTX 5090
GPU Memory: 32.0 GB
cuDNN: 90100
torch.compile: 利用可能
torchvision: 0.25.0
環境は正常です！
==================================================
実装方法がわかったので、次は具体的なユースケースを見ていこう。
6. ユースケース別ガイド
6.1 ユースケース1: HuggingFace Transformersと組み合わせる
想定読者: 既存のLLM/NLPモデルを活用したい方
推奨構成: PyTorch + HuggingFace Transformers + Accelerate
サンプルコード:
"""
HuggingFace TransformersでBERTを使ったテキスト分類
実行方法: pip install torch transformers && python hf_classification.py
"""
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
def classify_sentiment(text: str) -> dict:
"""テキストの感情分析を実行"""
model_name = "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
# デバイス設定
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = model.to(device)
# トークナイズ & 推論
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512)
inputs = {k: v.to(device) for k, v in inputs.items()}
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
# 結果をソフトマックスで確率に変換
probs = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1)
predicted_class = probs.argmax().item()
confidence = probs.max().item()
stars = predicted_class + 1 # 1-5星
return {"stars": stars, "confidence": f"{confidence:.2%}", "text": text}
if __name__ == "__main__":
result = classify_sentiment("この記事はとてもわかりやすかった！")
print(f"評価: {'★' * result['stars']} ({result['confidence']})")
6.2 ユースケース2: 画像分類モデルのファインチューニング
想定読者: 自前のデータセットでモデルをカスタマイズしたい方
推奨構成: PyTorch + torchvision + 事前学習済みモデル
サンプルコード:
"""
ResNetファインチューニングのテンプレート
実行方法: python finetune_resnet.py
"""
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import models, transforms
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from pathlib import Path
def create_finetuned_model(num_classes: int, freeze_backbone: bool = True):
"""ResNet18をベースにしたファインチューニングモデルを作成"""
model = models.resnet18(weights=models.ResNet18_Weights.DEFAULT)
# バックボーンの重みを凍結（転移学習の基本テクニック）
if freeze_backbone:
for param in model.parameters():
param.requires_grad = False
# 最終層だけ差し替え
num_features = model.fc.in_features
model.fc = nn.Sequential(
nn.Dropout(0.3),
nn.Linear(num_features, num_classes)
)
return model
def get_transforms():
"""学習用・検証用のデータ変換を定義"""
train_transform = transforms.Compose([
transforms.RandomResizedCrop(224),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])
val_transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])
return train_transform, val_transform
if __name__ == "__main__":
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = create_finetuned_model(num_classes=5).to(device)
# 最終層のパラメータのみ最適化
optimizer = optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
print(f"モデル準備完了（デバイス: {device}）")
print(f"学習対象パラメータ数: {sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad):,}")
6.3 ユースケース3: ローカルLLM推論の高速化
想定読者: ローカルでLLMを動かしたい、推論を高速化したい方
推奨構成: PyTorch + torch.compile + 量子化
サンプルコード:
"""
PyTorch量子化による推論高速化テンプレート
実行方法: python quantize_model.py
"""
import torch
import torch.nn as nn
import time
class SampleModel(nn.Module):
"""検証用のシンプルなモデル"""
def __init__(self, input_dim=1024, hidden_dim=4096, output_dim=1024):
super().__init__()
self.layers = nn.Sequential(
nn.Linear(input_dim, hidden_dim),
nn.ReLU(),
nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim),
nn.ReLU(),
nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
)
def forward(self, x):
return self.layers(x)
def benchmark_inference(model, input_tensor, label="", num_runs=100):
"""推論速度をベンチマーク"""
model.eval()
# ウォームアップ
with torch.no_grad():
for _ in range(10):
model(input_tensor)
# 計測
if torch.cuda.is_available():
torch.cuda.synchronize()
start = time.perf_counter()
with torch.no_grad():
for _ in range(num_runs):
model(input_tensor)
if torch.cuda.is_available():
torch.cuda.synchronize()
elapsed = (time.perf_counter() - start) / num_runs * 1000
print(f"[{label}] 平均推論時間: {elapsed:.2f} ms")
return elapsed
def main():
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = SampleModel().to(device)
dummy_input = torch.randn(1, 1024, device=device)
# --- 通常推論 ---
t1 = benchmark_inference(model, dummy_input, "通常")
# --- torch.compile適用 ---
compiled_model = torch.compile(model)
t2 = benchmark_inference(compiled_model, dummy_input, "torch.compile")
# --- 速度比較 ---
if t2 > 0:
speedup = t1 / t2
print(f"\ntorch.compile による高速化: {speedup:.2f}x")
if __name__ == "__main__":
main()
ユースケースを把握できたところで、この先の学習パスを確認しよう。
7. 学習ロードマップ
この記事を読んだ後、次のステップとして以下をおすすめする。
初級者向け（まずはここから）
- PyTorch公式チュートリアル - 60分ブリッツ - 公式が用意した入門コース。テンソル、autograd、nn.Moduleを一気に学べる
- Learn the Basics - ステップバイステップのチュートリアル。データ準備からモデル保存まで網羅
- MNISTやCIFAR-10で手を動かしてみる - 本記事のサンプルコードを改造するところから始めると良い
中級者向け（実践に進む）
-
torch.compile()を自分のモデルに適用してベンチマークを取る - Transfer Learning Tutorial - ファインチューニングの実践
- TorchServe でモデルをAPIとしてデプロイする
- PyTorch + HuggingFace の組み合わせでNLPタスクに取り組む
上級者向け（さらに深く）
- torch.export による本番環境向けモデルエクスポート（TorchScriptは2.10で非推奨化）
- FSDP（Fully Sharded Data Parallel） を使った分散学習
- カスタムオペレーターの実装（
torch.libraryAPI） -
PyTorchソースコード を読む - 特に
torch/nn/modules/以下
8. まとめ
この記事では、PyTorchについて以下を解説した。
- PyTorchの正体 - Meta AI発の深層学習フレームワークで、現在はLinux Foundation傘下のオープンソースプロジェクト
- 動的計算グラフの仕組み - 「Define-by-Run」によりPython本来の制御フローがそのまま使える設計思想
- 実践的な使い方 - テンソル操作、モデル定義、GPU活用、torch.compileまで
私の所感
PyTorchは「研究者のためのフレームワーク」として生まれ、「みんなのためのフレームワーク」に成長した。
正直なところ、私はずっと「AIツールを動かすために仕方なく入れるやつ」という認識だった。だが、中身を理解してみると、その設計思想の美しさに驚く。「Pythonでそのまま書ける」というコンセプトを、ここまで徹底して実現しているフレームワークは他にない。
2026年現在、PyTorch 2.10ではtorch.compileの成熟、数値デバッグ機能の充実、2ヶ月ごとのリリースサイクルへの移行と、かつてないスピードで進化している。pip install torch の裏側にある世界を知ることは、OSS系AI利用者にとって確実にプラスになるはずだ。
「なんとなく使ってる」から「わかって使ってる」へ。このハードルは、思ったほど高くなかった。