ディープラーニングにおけるPyTorchとKerasの違いは何ですか？
PyTorchとKerasは、ディープラーニングのための人気の高いフレームワークですが、いくつかの違いがあります。例えば：

PyTorchは動的な計算グラフを採用しており、実行時にネットワークを定義することができます。一方、Kerasは静的な計算グラフを採用しており、事前にネットワークを定義する必要があります。
PyTorchはチャンネルファーストの形式で画像の次元を並べます（例：(C, H, W)）。一方、Kerasはチャンネルラストの形式で画像の次元を並べます（例：(H, W, C)）。
PyTorchはtorchvisionという強力なライブラリを持っており、データの変形や拡張を簡単に行うことができます。一方、KerasはImageDataGeneratorというクラスを持っており、データの拡張に様々な機能を提供しますが、使用する際に難しい機能も多くあります。
PyTorchはデバッグやカスタマイズがしやすいという利点があります。一方、Kerasはシンプルで使いやすいという利点があります。