「PyTorch」はオープンソースの機械学習ライブラリーだ。PyTorchという名前は、その主要なプログラミング言語である「Python」と、PyTorchのベースとなっている「Torch」ライブラリーに由来する。PyTorchは、使いやすさや柔軟性、デバッグの容易さ、高速性、コミュニティーサポートなどの特徴を備えており、2016年のリリース以来、開発者の間で人気が高まっている。
Facebookによって開発されたPyTorchは、「Tensor」上で動作するという点で、Googleの「TensorFlow」に似ている。しかし、TensorFlowが静的計算グラフを使用するのに対し、PyTorchは動的計算グラフを利用する。
PyTorchについて学習し、プログラミングを始めたいと考えている人には、以下のリソースリストが役に立つはずだ。
書籍
「Programming PyTorch for Deep Learning: Creating and Deploying Deep Learning Applications」：この書籍は、クラウドベースの環境でPyTorchをセットアップする方法を紹介することで、PyTorchの習得を支援する。
「PyTorch Recipes: A Problem-Solution Approach」：この書籍は、プログラミングに挑戦する準備ができている人向けだ。最初にPyTorchを概説した後、問題解決アプローチを使用して、より高度な内容に移行する。
「Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide: Learn to Train and Deploy Neural Network Models in Python」：このガイドは、PyTorchを使用した経験のない人も楽しめる内容になっている。Pythonや機械学習に関する知識があれば、より理解しやすいはずだ。
「Natural Language Processing with PyTorch: Build Intelligent Language Applications Using Deep Learning」：この書籍は、自然言語処理（NLP）と深層学習（ディープラーニング）にPyTorchを使用する方法を解説するほか、実践学習のためのコード例や図解も提供する。
「Applied Deep Learning with PyTorch: Demystify neural networks with PyTorch」：深層学習とそのアルゴリズムおよび用途について知識を深めたい人は、この書籍を読むことで目標の達成に近づけるだろう。
「PyTorch Deep Learning Hands-O」：このテンポの速いガイドは、PyTorchをすぐに活用したい機械学習エンジニア向けだ。
「Concepts and Programming in PyTorch: A way to dive into the technicality」：この書籍は、より実践的なアプローチを通してPyTorchを習得したい人向けで、詳細かつユーザーフレンドリーな解説を提供する。
「Deep Learning with PyTorch」：PythonやPyTorchで深層学習アルゴリズムを使用する方法を解説するこの書籍は、2020年夏に発売予定だ。CTスキャンでの悪性肺腫瘍検出を可能にするアルゴリズムが開発された事例も紹介する。
講座とチュートリアル
学習者を支援するため、PyTorchは公式ウェブサイトでドキュメンテーションとチュートリアルを提供している。出発点として最も人気が高いのは、「Deep Learning with PyTorch: A 60-minute Blitz」というチュートリアルだ。
「Microsoft Azure」はさまざまなレベルの学習者を対象に、複数のPyTorchチュートリアルを提供している。
