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TensorFlowよりPyTorchを選んだ企業3社の事例(中)

2021/01/06

Scott Carey InfoWorld

 機械学習の手法の1つであるディープラーニングでは、階層型ニューラルネットワークを使って、画像認識、自然言語処理、機械翻訳など、かつては機械での対応が難しかった処理を大規模に自動化できる。そんなディープラーニングを扱うオープンソースのフレームワークとしては、TensorFlowやPyTorchが広く使われている。

前回から続く)

Credit: Urupong / Getty Images
Credit: Urupong / Getty Images

 「1つのモデルだけで、3種類の顔に対応できている。『アベンジャーズ』のようなMarvel作品を扱うには最適だ。アベンジャーズの場合、アイアンマンとトニー・スタークの識別をはじめ、マスク姿のキャラクターの識別に対応する必要がある」。

 Disneyでは、膨大な量の動画データを使って、モデルのトレーニングと利用を並行して進めていく。そこで、実稼働への移行にあたっては、高性能なGPUの活用を考えていた。

 CPUからの移行によって、モデルの再トレーニングや更新のスピードが上がり、社内のさまざまなグループに成果をすばやく反映できるようになった。長編映画1本の処理に要する時間は、以前は約1時間だったのが、現在では5~10分で結果が得られる。

 「TensorFlowの物体検出では、実稼働でメモリーの問題が生じたり、更新が難しかったりしたが、PyTorchでは、同じ物体検出やFaster R-CNNが使用できた。そこで、すべてにPyTorchを使うようにした」とAlfaro氏は言う。

 エンジニアリングチームにとって、フレームワークの移行は驚くほどシンプルだったという。PyTorchにはすべてがそろっており、いくつかの関数を組み込むだけですばやく始められることから、簡単に移行でき、習得も容易だとAlfaro氏は述べている。

 また、問題やボトルネックが生じた時でも、PyTorchの活発なコミュニティが支えになったとのことだ。

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