PyTorch

公式・公的資料で確認

30秒で分かる答え

PyTorchは、テンソル計算、自動微分、GPU実行などを備えた機械学習・深層学習向けのオープンソースライブラリです。モデルの学習、評価、推論、研究用の試作から本番利用まで使われ、Pythonから扱いやすい点も特徴です。

テンソル計算と自動微分を使って深層学習モデルを開発するライブラリ

テンソル計算と自動微分を使って深層学習モデルを開発するライブラリ

PyTorchは、テンソルと呼ばれる多次元データ構造を操作し、自動微分やGPUアクセラレーションを利用して機械学習モデルを開発するためのオープンソースのライブラリです。公式ドキュメントでは、CPUやGPUで深層学習を行うための最適化されたテンソルライブラリとして説明し、ニューラルネットワーク、データ処理、最適化、分散学習、コンパイルなどの機能を案内しています。Pythonから自然にモデルを定義・実行でき、デバッグしやすい命令型の開発体験を持つことから、研究やプロトタイピングで広く使われています。一方、PyTorchは特定のモデルや学習済み重みの名前ではありません。利用するモデル、データセット、CUDAなどのアクセラレーター、依存ライブラリ、ライセンス、推論形式は別途確認します。学習コードが動いても、再現性、乱数、前処理、GPUメモリ、評価データ、モデルの公開条件が揃わなければ同じ結果にならないことがあります。PyTorchから別形式へ変換する場合は、演算子の対応や数値差も検証します。読み方は日本語では「パイトーチ」と表記されます。

公式・公的資料で確認

2026/8/22

調査した根拠と項目別の確認履歴をもとに掲載しています。

• PyTorch Documentation