2012年にディープラーニングの注目が再燃して以来、多くの機械学習フレームワークが登場し、研究者や業界の実務者にとって新たな選択肢となっています。特にPyTorchとTensorFlowが競争を繰り広げており、2019年には研究コミュニティでPyTorchの人気が急増しています。記事では、各主要研究会議におけるPyTorchとTensorFlowの論文数の比較を示すデータを分析しています。PyTorchは、CVPRやNAACL、ACLなどの会議で過半数を占めるようになり、その成長率はTensorFlowを上回っています。研究者がPyTorchを好む理由として、簡潔さや使いやすいAPI、またパフォーマンス面でも優れていることが挙げられています。一方、TensorFlowは業界での選択肢としては依然として人気が高いものの、研究者の間では徐々にその地位を失いつつあるとの見解が示されています。