論文の概要: Studying the Impact of TensorFlow and PyTorch Bindings on Machine Learning Software Quality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05466v1
• Date: Sun, 7 Jul 2024 18:39:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 17:39:22.166589
• Title: Studying the Impact of TensorFlow and PyTorch Bindings on Machine Learning Software Quality
• Title（参考訳）: TensorFlowとPyTorchのバインディングが機械学習ソフトウェアの品質に与える影響について
• Authors: Hao Li, Gopi Krishnan Rajbahadur, Cor-Paul Bezemer,
• Abstract要約: C#、Rust、Python、JavaScriptのバインディングがソフトウェアの品質に与える影響について調査する。 実験により、あるモデルがひとつのバインディングでトレーニングされ、同じフレームワークの別のバインディングでの推論に使用されることが、精度を損なうことなく明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.098132379075603
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bindings for machine learning frameworks (such as TensorFlow and PyTorch) allow developers to integrate a framework's functionality using a programming language different from the framework's default language (usually Python). In this paper, we study the impact of using TensorFlow and PyTorch bindings in C#, Rust, Python and JavaScript on the software quality in terms of correctness (training and test accuracy) and time cost (training and inference time) when training and performing inference on five widely used deep learning models. Our experiments show that a model can be trained in one binding and used for inference in another binding for the same framework without losing accuracy. Our study is the first to show that using a non-default binding can help improve machine learning software quality from the time cost perspective compared to the default Python binding while still achieving the same level of correctness.
• Abstract（参考訳）: マシンラーニングフレームワーク(TensorFlowやPyTorchなど)のバインディングにより、フレームワークのデフォルト言語(通常はPython)とは異なるプログラミング言語を使用して、フレームワークの機能を統合することが可能になる。 本稿では,C#,Rust,Python,JavaScriptにおけるTensorFlowとPyTorchのバインディングが,5つの広く使用されているディープラーニングモデルのトレーニングおよび推論の実行において,正確性(トレーニングとテストの精度)と時間コスト(トレーニングと推論時間)の観点からソフトウェア品質に与える影響について検討する。 実験により、あるモデルがひとつのバインディングでトレーニングされ、同じフレームワークの別のバインディングでの推論に使用されることが、精度を損なうことなく明らかとなった。 我々の研究は、非デフォルトバインディングを使用することで、デフォルトのPythonバインディングと比較して、同じレベルの正確性を保ちながら、時間的コストの観点から機械学習ソフトウェアの品質を向上させることができることを初めて示しました。

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