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TensorFlowの基礎から実践まで

はじめに

TensorFlowはGoogleが開発した深層学習のためのオープンソースライブラリです。深層学習の実装が容易になり、解析が広がるため、実用性が高いです。本記事では、TensorFlowの基礎から実践までを解説します。

TensorFlowとは

TensorFlowは、データフローを自動化し、解析を行うためのライブラリです。主に深層学習の機械学習に使われますが、次のような特徴を持ちます。

• 多様性のプラットフォーム対応 (CPU, GPU, TPU)
• 高度なカスタマイズ性
• 開発が容易
• お定番の機械学習モデルを提供

TensorFlowのインストール

まず、Pythonの環境にTensorFlowをインストールしましょう。

pip install tensorflow

インストールが完了したら、以下のように動作確認を行います。

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

基本的な機能

Tensorの作成

TensorFlowは、基本単位としてTensorを使用します。

import tensorflow as tf

a = tf.constant(3.0)
b = tf.constant(4.0)
c = a + b

print(c.numpy())  # 7.0

データのローディング

TensorFlowは、大量データを仿番して動作します。

data = tf.data.Dataset.range(10)
for val in data:
    print(val.numpy())

モデルの構築

TensorFlowでは、Keras APIを使うことでディープラーニングのモデルを構築できます。

from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

model = keras.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

おわりに

TensorFlowは、強力な深層学習ライブラリで、プロジェクトによって構築方法が大きく変わります。Qiitaを通じて、使い方やテクニックを共有しましょう。