#TensorFlow,PyTorchの比較
普段はTensorFlowを用いて機械学習、Deep Learningの勉強をしているのですが、今回は現在流行っているPyTorchを用いてプログラムの作成を行ったのでTensorFlowとPyTorchの比較を行ってみました。

#TensorFlowとは？
TensorFlowとはGoogle社が2017年にリリースしたオープンソースの機械学習用ライブラリです。

#PyTorchとは？
PyTorchはfacebook社の人工知能研究グループが開発したオープンソースの機械学習用ライブラリです。

#今回使用したPCのスペック
今回プログラムを動かす際に使用したPCのスペックは以下の通りです。
・Mac book pro2017
・Mac OS Mojave
・プロセッサ　2.3 GHz Intel Core i5
・メモリ　8GB

#学習データ
今回は一次元のデータを用いて識別を行うデータで検証を行った。また、今回は2000回学習を行なった。

#TensorFlowでの結果
TensorFlowを用いた場合の結果は以下のようになった。
正解率は70%程度であり、学習時間は354秒程度となった。

#PyTorchでの結果
PyTorchを用いた場合の結果は以下のようになった。
正解率は70%程度であり、学習時間は3.5秒程度となった。

#使用してみた感想
TensorFlow,PyTorch共に結果としては正解率が70%程度であまり精度に違いはなかった。
しかし、学習にかかった時間はTensorFlowに比べPyTorchは100倍も早い結果となった。
使用した感覚としてはPyTorchは初期値に依存する傾向が強いように感じた。
TensorFlowは学習している最中にメモリが溜まるため学習が進むにつれて1回学習するのにかかる時間が長くなる。

#最後に
今回はあくまでもノートパソコンで計算を回した結果であり、GPUやTPUを用いて計算を行えば結果は変わるかもしれません。
今後TPUを用いて計算を回す予定があるのでその時にもう一度比較を行いたいと考えています。