ディープラーニングF/W (Define-by-Run)
要旨
近年のディープラーニングフレームワークは，大きく Define-and-Run（静的計算グラフ）方式と Define-by-Run（動的計算グラフ）方式の二つに大別される．前者は大規模展開や最適化に強みを持つ一方で，後者は柔軟性・可読性・研究開発における俊敏性に優れる．本稿では，Define-by-Run方式の理論的基盤，設計原則，研究への影響について概説し，Define-and-Run方式との比較を行う．
はじめに
ディープラーニングの研究においては，計算グラフという抽象化が長らく重要な役割を担ってきた．従来の Define-and-Run フレームワーク（TensorFlow v1, Theano, Caffe, etc.）は，実行前に計算グラフを定義・コンパイルする方式を採用していた．これに対し，Define-by-Run フレームワーク（Chainer, PyTorch, etc.）は，順伝播の実行と同時にグラフを構築する方式を導入した．このパラダイム転換は，研究開発の迅速化や表現力の向上をもたらしている．
Define-by-Run方式の特徴
動的なグラフ構築
Define-by-Run方式では，各演算の実行時に対応するノードとエッジが逐次的に追加され，計算グラフが動的に構築される．したがって，グラフの形状は入力データや制御構造に依存して変化し得る．具体的な計算グラフば --- ここでは，
ネイティブ言語との統合
グラフ構築が実行と一体化しているため，ループ・条件分岐・再帰といったホスト言語の機能をそのまま利用可能である．これにより，変動長系列や条件依存型モデルの実装が容易となる．
自動微分
動的に構築されたグラフは，そのまま逆伝播に利用される．フレームワークは中間テンソルや演算履歴を保持し，逆モード自動微分を効率的に適用する．多くの実装では，弱参照(Pythonではweakrefモジュールなどがある．)などの仕組みにより不要なメモリ使用を抑制している．
Define-and-Run方式との比較
| 観点 | Define-and-Run（静的） | Define-by-Run（動的） |
|---|---|---|
| グラフ構築 | 実行前に定義・コンパイル | 実行時に逐次構築 |
| 制御構造 | 専用演算が必要 | ネイティブ言語を直接利用 |
| デバッグ容易性 | 低い（抽象度が高い） | 高い（逐次実行） |
| 最適化可能性 | 高い（静的解析が可能） | 限定的（JIT最適化などで改善中） |
| 大規模展開 | 容易 | 追加の変換が必要（例：TorchScript） |
Define-and-Run方式は生産環境における大規模最適化に優れる一方，柔軟性に欠ける．Define-by-Run方式は柔軟性と開発速度を重視し，研究用途に適している．近年は，TensorFlow 2.0 や PyTorch JIT など，両者を統合するハイブリッド的なアプローチも進展している．
応用分野と研究への影響
Define-by-Run方式は特に以下の分野で顕著な効果を示している．
- 自然言語処理：変動長系列や木構造データの取り扱い
- 強化学習：確率的方策に基づく動的な計算経路
- メタ学習・AutoML：モデル構造の動的生成と適応
- 研究開発の迅速化：新規モデル設計の試行錯誤を容易に
課題と今後の展望
課題
- 性能オーバーヘッド：頻繁なPython–C++間の呼び出しによる遅延
- 展開の難しさ：動的グラフは最適化や移植が困難
- メモリ効率：中間テンソル保持による消費増大
展望
- 動的実行下での最適化技術（JITコンパイル，演算子融合など）の発展
- 静的・動的両方式の統合による柔軟な実行基盤
- 分散学習の効率化による大規模モデル対応
- 構造化データ・適応計算への拡張
結論
Define-by-Run方式は，計算グラフ構築の新たなパラダイムとして，柔軟性と表現力を研究者にもたらした．一方で，性能および展開上の課題が残されている．近年のハイブリッド的アプローチは両方式の利点を統合しつつあり，今後の深層学習研究・実応用においてDefine-by-Run方式は重要な役割を担い続けるだろう．
ディープラーニングF/W 実装例
本リポジトリのコードは，DeZeroを一部改変をしたものである．
Discussion