PyTorch vs. TensorFlow、ディープラーニングフレームワークはどっちを使うべきか問題【2019-2020年】

図5　研究分野でのフレームワーク比較： TensorFlow／PyTorch使用時のPyTorchの割合（対象：全論文リソース）※注意： NeurIPS 2019は不完全なデータをスクレーピングしたものである。具体的には、再現性チャレンジワークショップにおける約1400本の承認論文のうち、論文掲載サイト「arXiv.org」へのリンクがある520本分が対象となっている。