【初心者向け】model.fit()とGradientTapeの違いとは？

はじめに

TensorFlow/Kerasで機械学習モデルを訓練する方法には、主に model.fit() と tf.GradientTape という2つの手法があります。

この記事では、それぞれの特徴・使い分け方・コード例について解説します。

model.fit()とは？

model.fit()は、Kerasが提供する高レベルAPIで、訓練ループ（順伝播・損失計算・逆伝播・重み更新）を自動的に処理してくれます。

サンプルコード

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_split=0.1)

とても簡単ですね。通常の画像分類や回帰タスクであれば、これだけで十分です。

tf.GradientTapeとは？

tf.GradientTapeは、低レベルAPIで、モデル訓練の詳細を自分で制御したいときに使います。

自作損失関数、複雑なデータ構造、条件付き学習、GANや強化学習などで利用されます。

サンプルコード（手動訓練ループ）

loss_fn = keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()
optimizer = keras.optimizers.Adam()

for epoch in range(3):
    for x_batch, y_batch in dataset:
        with tf.GradientTape() as tape:
            logits = model(x_batch, training=True)
            loss = loss_fn(y_batch, logits)
        grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
        optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))

訓練ロジックを1行1行書くため、柔軟にカスタマイズできます。

両者の比較表

項目	model.fit()	tf.GradientTape
難易度	簡単（初心者向け）	やや難しい（中級者以上）
柔軟性	低い	高い
訓練ステップの制御	不可	可（1行単位で制御）
主な用途	分類・回帰などの基本モデル	GAN・強化学習・特殊な損失関数

どちらを使うべき？

• 初心者・標準的なタスク → model.fit()
• カスタムな学習処理が必要 → tf.GradientTape

まとめ

model.fit() は簡単で便利、GradientTape は柔軟で高度。

まずは fit() から始め、必要に応じて GradientTape にステップアップしていくのがベストです。

参考リンク

• 公式ガイド：Keras モデルの訓練
• TensorFlow Autodiff（GradientTape）