TensorFlowとは何ですか？ 仕組み[例付き]

TensorFlowは、機械学習モデルの構築に使用されるオープンソースライブラリです。 これは、機械学習や人工知能の操作に情熱を注ぐ人にとっては素晴らしいプラットフォームです。 さらに、機械学習市場が目撃している着実な成長に伴い、テクノロジー企業がAIテクノロジーの多様な機能を探求するにつれて、TensorFlowなどのツールが脚光を浴びています。 間違いなく、世界の機械学習市場は2027年までに1171.9億米ドルの評価に達すると予測されています。

しかし、最初に、 TensorFlowとは何か、そしてそれが世界中の開発者の間で人気のある選択肢となる理由を知ることは適切です。

TensorFlowとは何ですか？

TensorFlowは、機械学習のためのエンドツーエンドのオープンソースプラットフォームであり、特にディープニューラルネットワークに重点を置いています。 ディープラーニングは、大規模な非構造化データの分析を含む機械学習のサブセットです。 ディープラーニングは、従来の機械学習が通常構造化データを処理するという点で、従来の機械学習とは異なります。

TensorFlowは、ライブラリ、ツール、コミュニティリソースの柔軟で包括的なコレクションを誇っています。 これにより、開発者は最先端の機械学習を利用したアプリケーションを構築してデプロイできます。 TensorFlowの最も優れている点の1つは、Pythonを使用して、アプリケーションを構築し、高性能で最適化されたC++で実行するための便利なフロントエンドAPIを提供することです。

Google Brainチームは当初、内部使用のためにTensorFlowPythonディープラーニングライブラリを開発しました。 それ以来、オープンソースプラットフォームは、研究開発および本番システムでの使用が大幅に増加しています。

いくつかのTensorFlowの基本

TensorFlowとは何かについての基本的な考え方がわかったので、次はプラットフォームについてさらに詳しく調べます。

以下は、TensorFlowに関連するいくつかの基本的な概念の概要です。 まず、プラットフォームがその名前の由来となったTensorFlowのコアコンポーネントであるテンソルから始めます。

テンソル

TensorFlow Pythonディープラーニングライブラリでは、テンソルはデータのタイプを表す配列です。 1次元のベクトルまたは配列、あるいは2次元の行列とは異なり、テンソルはn次元を持つことができます。 テンソルでは、値は既知の形状を持つ同一のデータ型を保持します。 形は次元を表しています。 したがって、ベクトルは1次元テンソル、行列は2次元テンソル、スカラーは0次元テンソルになります。

ソース

形

TensorFlow Pythonライブラリでは、形状はテンソルの次元を指します。

ソース

上の画像では、テンソルの形状は（2,2,2）です。

タイプ

タイプは、テンソルの値が保持するデータの種類を表します。 通常、テンソルのすべての値は同じデータ型を保持します。 TensorFlowのデータ型は次のとおりです。

• 整数
• 浮動小数点
• 符号なし整数
• ブール値
• 文字列
• 量子化された演算を含む整数
• 複素数

グラフ

グラフは、入力テンソルで連続して行われる一連の計算です。 これは、モデルの数学演算を表すノードの配置で構成されます。

セッション

TensorFlowのセッションは、グラフの操作を実行します。 グラフ内のノードを評価するために実行されます。

演算子

TensorFlowの演算子は、事前定義された数学演算です。

テンソルはどのように機能しますか？

TensorFlowでは、データフローグラフはデータが一連の処理ノードをどのように移動するかを示します。 TensorFlowは、データフローグラフを使用してモデルを構築します。 TensorFlowでのグラフの計算は、テンソル間の相互接続によって容易になります。

n次元テンソルは入力としてニューラルネットワークに供給され、ニューラルネットワークはいくつかの操作を経て出力を提供します。 グラフにはノードのネットワークがあり、各ノードは数学演算を表します。 ただし、ノード間のエッジは多次元データ配列またはテンソルです。 TensorFlowセッションでは、グラフまたはグラフの一部を実行できます。 そのために、セッションは1つ以上のマシンにリソースを割り当て、中間結果と変数の実際の値を保持します。

ソース

TensorFlowアプリケーションは、CPU、GPU、クラウド内のクラスター、ローカルマシン、AndroidおよびiOSデバイスなど、ほぼすべての便利なターゲットで実行できます。

TensorFlow計算グラフ

TensorFlowの計算グラフは、各ノードが乗算、加算、または多変量方程式を評価するノードのネットワークです。 TensorFlowでは、グラフを作成し、セッションを実行し、グラフを実行するためのコードが記述されます。 割り当てるすべての変数は、乗算や加算などの数学演算を実行できるノードになります。

計算グラフの作成を示す簡単な例を次に示します。

F（x、y、z）=（x + y）*zという計算を実行するとします。

3つの変数x、y、およびzは、以下に示すグラフの3つのノードに変換されます。

ソース

グラフを作成する手順：

ステップ1：変数を割り当てます。 この例では、値は次のとおりです。

x = 1、y = 2、およびz = 3

ステップ2： xとyを追加します。

ステップ3： zにxとyの合計を掛けます。

最後に、結果は「9」になります。

変数を割り当てたノードに加えて、グラフにはさらに2つのノードがあります。1つは加算演算用で、もう1つは乗算演算用です。 したがって、全部で5つのノードがあります。

TensorFlowの基本的なプログラミング要素

TensorFlowでは、定数、変数、プレースホルダーの3種類のデータ要素にデータを割り当てることができます。

これらの各データ要素が何を表しているかを見てみましょう。

1.定数

名前から明らかなように、定数は値が変化しないパラメーターです。 TensorFlowでは、定数はコマンドtf.constant（）を使用して定義されます。 計算中、定数の値は変更できません。

次に例を示します。

c = tf.constant（2.0、tf.float32）

d = tf.constant（3.0）

印刷（c、d）

2.変数

変数を使用すると、グラフに新しいパラメーターを追加できます。 tf.variable （）コマンドは、セッションでグラフを実行する前に初期化する必要がある変数を定義します。

次に例を示します。

Y = tf.Variable（[。4]、dtype = tf.float32）

a = tf.Variable（[-。4]、dtype = tf.float32）

b = tf.placeholder（tf.float32）

linear_model = Y * b + a

3.プレースホルダー

プレースホルダーを使用すると、外部からモデルにデータをフィードできます。 後で値を割り当てることができます。 コマンドtf.placeholder（）は、プレースホルダーを定義します。

次に例を示します。

c = tf.placeholder（tf.float32）

d = c * 2

結果=sess.run（d、feed_out = {c：3.0}）

プレースホルダーは、主にモデルをフィードするために使用されます。 外部からのデータは、変数名を使用してグラフに送られます（上記の例の変数名はfeed_outです）。 その後、セッションの実行中に、データをモデルにフィードする方法を指定します。

セッションの例：

グラフの実行は、セッションを呼び出すことによって行われます。 TensorFlowランタイムと呼ばれる、グラフのノードを評価するためのセッションが実行されます。 コマンドsess=tf.Session（）は、セッションを作成します。

例：

x = tf.constant（3.0）

y = tf.constant（4.0）

z = x + y

sess = tf.Session（） ＃セッションの起動

print（sess.run（z）） ＃テンソルzの評価

上記の例では、x、y、zの3つのノードがあります。 ノード「z」は、数学演算が実行され、その後、結果が取得される場所です。 セッションを作成してノードzを実行すると、最初にノードxとyが作成されます。 次に、ノードzで加算演算が実行されます。 したがって、結果「7」が得られます。

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結論

機械学習と人工知能は進化し続けています。 かつてSF映画のテーマだったものが今では現実になっています。 Netflixの映画のおすすめやバーチャルアシスタントから、自動運転車や創薬まで、機械学習は私たちの生活のあらゆる側面に影響を与えます。 さらに、TensorFlowなどのツールにより、機械学習の革新は新たな高みに達しました。 オープンソースライブラリは、機械学習主導のテクノロジーを革新する開発者や新進の専門家にとって間違いなく恩恵です。

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