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テキストや画像を含む、複数の型が混在する表形式データで深層学習モデルを構築・学習するためのPyTorch拡張。

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未解決の Issue
25
最終コミット
3 日前

これは何？

PyTorch Frameは、列ごとに数値、カテゴリ、複数カテゴリ、タイムスタンプ、テキスト、画像、埋め込み値などを扱う異種混在の表形式データ向けに設計された、PyTorch用の深層学習拡張です。pandas DataFrameをtensor frameに変換し、列の型ごとにエンコードして列間の相互作用をモデル化し、行ごとに予測をデコードするモジュール式のパイプラインを提供します。

FTTransformer、ResNet、TabNet、TabTransformer、Trompt、ExcelFormerなど、表形式データ向けの複数の深層学習アーキテクチャを実装しています。また、Optunaによるハイパーパラメータ調整を使うXGBoost、CatBoost、LightGBMのサンプルも用意されています。すぐに利用できるベンチマークデータセットが付属し、独自データにも対応します。テキスト列は、OpenAI、Cohere、Voyage AI、またはHugging Faceのモデルによる埋め込みでエンコードできます。

PyTorchを直接ベースとしており、PyTorch Geometricと連携できるため、たとえばリレーショナルデータベース学習などで、ほかのPyTorchモデルと組み合わせて利用できます。

主な機能

  • 01数値、カテゴリ、複数カテゴリ、タイムスタンプ、テキスト、画像、埋め込みの各列に対応。
  • 02FTTransformer、ResNet、TabNet、TabTransformerなど、複数の表形式データ向けモデルを実装。
  • 03Optunaによるハイパーパラメータ調整に対応したGBDTのサンプル（XGBoost、CatBoost、LightGBM）を提供。
  • 04独自モデルを構築できる、モジュール式のエンコーダー、畳み込み、デコーダーの設計を採用。
  • 05表形式データセットとミニバッチ用データローダーを内蔵。
  • 06テキスト列向けに、埋め込みAPIやHugging Faceのモデルと連携。

ユースケース

  • 数値、カテゴリ、自由記述のテキスト項目が混在する業務データセットでニューラルネットワークを学習する。
  • 標準ベンチマークで、新しい表形式データ向け深層学習アーキテクチャをGBDTのベースラインと比較する。
  • LLMが生成したテキスト埋め込みを、表形式の予測モデルの特徴量として追加する。
  • PyTorchをベースに独自の表形式モデルアーキテクチャを構築する。

使う前に知っておきたいこと

  • READMEの抜粋にインストール手順がないため、ここには記載していません。
  • テキスト埋め込みの例の一部では、OpenAI、Cohere、Voyage AIなどの有料外部埋め込みAPIを利用します。

トピック

#deep-learning#pytorch#tabular-data#tabular-learning#machine-learning#embeddings#data-frame

よくある質問

pytorch-frame とは？
テキストや画像を含む、複数の型が混在する表形式データで深層学習モデルを構築・学習するためのPyTorch拡張。 PyTorch Frameは、列ごとに数値、カテゴリ、複数カテゴリ、タイムスタンプ、テキスト、画像、埋め込み値などを扱う異種混在の表形式データ向けに設計された、PyTorch用の深層学習拡張です。pandas DataFrameをtensor frameに変換し、列の型ごとにエンコードして列間の相互作用をモデル化し、行ごとに予測をデコードするモジュール式のパイプラインを提供します。
pytorch-frame は無料で使えますか？ライセンスは？
pytorch-frame は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
pytorch-frame は今もメンテナンスされていますか？
活発にメンテナンス中。pytorch-frame の最終コミットは 2026年11月2日 です。
pytorch-frame は何に使えますか？
数値、カテゴリ、自由記述のテキスト項目が混在する業務データセットでニューラルネットワークを学習する。 標準ベンチマークで、新しい表形式データ向け深層学習アーキテクチャをGBDTのベースラインと比較する。 LLMが生成したテキスト埋め込みを、表形式の予測モデルの特徴量として追加する。 PyTorchをベースに独自の表形式モデルアーキテクチャを構築する。
pytorch-frame はどこで入手できますか？
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/pyg-team/pytorch-frame

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

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