私たちは PyTorch Frame を紹介します。これは、多様なモーダルの表形式データに対する深層学習を実現するための PyTorch ベースのフレームワークです。PyTorch Frame は、複雑な表形式データを処理するための PyTorch ベースのデータ構造を提供し、表モデルのモジュール化実装を可能にするモデル抽象化を導入し、複雑な列（例えば、テキスト列に対して言語モデル（LLM）を使用）を処理するために外部基盤モデルの組み込みを許可することで、表形式データの深層学習を容易にします。PyTorch Frame の有用性を示すために、私たちは多様な表モデルをモジュール化された方法で実装し、これらのモデルが複雑な多様なモーダルの表形式データに成功裏に適用されることを確認しました。さらに、グラフニューラルネットワーク（GNN）用の PyTorch ライブラリである PyTorch Geometric と私たちのフレームワークを統合して、関係データベース上でエンドツーエンド学習を行うことを可能にしています。