初心者向けのTensorFlowチュートリアル

TensorFlowは、Googleによって作成されたソフトウェアライブラリです。 これはオープンソースであり、主に深層学習および機械学習システムを実装するために使用されます。 本質的に、このライブラリを使用すると、コンピュータはスポッティングパターンを学習し、それらから可能な限り最良の決定を下すことができます。

TensorFlowの核となるのは、データフロープログラミングに関するものであり、さまざまな最適化手法を活用して、数学的計算をより簡単かつ直感的にします。 TensorFlowを非常に効率的なツールにする主な機能は次のとおりです。

• 数式、特にn次元配列とベクトルを含む式で効率的に機能します。
• ディープニューラルネットワークの概念を簡単にサポートします。
• GPUおよびCPUコンピューティング機能を提供します。
• 膨大なデータセットとさまざまなマシンおよびシステムにわたる計算のスケーラビリティを提供します。

これらの機能を組み合わせることで、TensorFlowは本番規模のマシンインテリジェンスに最適なフレームワークになります。

このTensorFlowチュートリアルは、TensorFlowの設定とインストールに役立ちます。 また、その使用例、機能、利点、制限などについても詳しく説明します。

TensorFlowのインストール

このチュートリアルでは、Python3.3以降で動作するTensorFlowPythonAPIについて説明します。 これのLinuxのみのバージョンには、CudaToolkitとcuDNNが必要です。

まず、Condaパッケージマネージャーを使用してTensorFlowをシステムにインストールすることから始めます。 これにより、1つのシステムで複数の環境を分離できます。 Condaのインストールについて詳しくは、こちらをご覧ください。

Condaをインストールして配置すると、TensorFlowのインストールと使用中に使用する環境をすばやく作成できます。 Condaをインストールすると、TensorFlowのインストールと使用に使用する環境を作成できます。 次のコード行は、NumPyなどの追加の重要なライブラリを使用して環境をセットアップするために不可欠です。これらはTensorFlowでの作業に不可欠です。

conda create –name TensorflowEnv biopython

物事を簡単にするために、NumPyをインストールする代わりに、上記のようにbiopythonをインストールできます。 Biopython自体には、NumPyと、TensorFlowの操作中に必要となるその他の重要なパッケージがいくつか含まれています。 さらに、pipinstallまたはcondainstallコマンドを使用して、必要なパッケージをいつでもインストールできます。

環境が作成されたので、作業を開始するためにドメインをアクティブ化する必要があります。 環境をアクティブ化したら、グローバルにインストールされている他のパッケージと混合せずに、環境が提供するさまざまなパッケージの使用を開始します。 conda環境をアクティブ化するために使用できるコード行は次のとおりです。

ソースアクティベートTensorFlowEnv

ここで注意すべきことの1つは、pipインストールツールがConda環境の不可欠な部分であるということです。 これを使用して、TensorFlowライブラリをインストールできるようになります。 ただし、その前に、次のコード行を使用してpipを最新バージョンに更新することをお勧めします。

pip install –アップグレードpip

次に、以下のコマンドを実行するだけで、TensorFlowをすばやくインストールできます。

pip installtensorflow

TensorFlowの最終的なダウンロードには数分かかる場合がありますので、しばらくお待ちください。 その間、先に進んで、テンソルの意味を理解してみましょう。

テンソルとは何ですか？

ツールの名前が示すように、TensorFlowは、テンソルを使用して関数を定義し、それらの微分を計算するためのプリミティブを提供します。 この時点で、少し時間を取ってテンソルが何であるかを確認することが重要です。

簡単に言えば、テンソルは、コンピュータープログラミング用語で数値の形式で大量のデータを表すために利用できる高次元の配列です。 NumPyやその他のいくつかのn–d配列ライブラリも利用できますが、TensorFlowは、導関数を自動的に検出できるテンソル関数を作成するメソッドを提供することで際立っています。

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これで解決したので、TensorFlowのその他の使用法を見てみましょう。

TensorFlowのユースケース

TensorFlowを使用すると、最良の結果を得るために、決定木やk最近傍法やその他の機械学習アルゴリズムを簡単に構築できます。 以下の画像は、TensorFlowのエコシステム全体を表しています。

上の画像からわかるように、TensorFlowはシームレスに統合され、Cpp、Python、GPU処理を含む依存関係を提供し、Dockerとの統合にも使用できます。

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次に、TensorFlowのTensorBoardの概念を理解しましょう。

TensorFlowのTensorBoard

TensorBoardは、シームレスで直感的でわかりやすいグラフと視覚化を作成するためにTensorFlowが提供する視覚化ツールのコレクションです。 このボードを使用すると、グラフに関するさまざまな定量的メトリックをプロットし、グラフを通過する画像などの追加情報を提供することもできます。

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TensorFlowでの操作

TensorFlowはいくつかのプラットフォームで実行され、それに続くインストール方法はLinuxのみであり、CPUのみのインストールよりも少し面倒です。 ただし、condaまたはpip環境を使用してインストールできます。 操作に関しては、TensorFlowアプリケーションは、深層学習や機械学習をはるかに超えており、強化学習、教師あり学習など、機械学習のさまざまで不可欠な側面をすべてサポートしています。 これらの手法は、ロボットが起伏のある地形をナビゲートするのを支援したり、ビデオゲームで勝利したりするなど、目標指向のアプリケーションを開発するために重要です。

TensorFlowのアプリケーション

TensorFlowには、エンジニアと科学者が同様に使用できる多くのアプリケーションが付属しています。 まず、TensorFlowを使用すると、Google翻訳、テキスト要約、画像認識、感情分析など、さまざまな機械学習戦略を簡単に探索できます。

このソフトウェアは、Uber、IBM、Dropbox、Airbnb、Facebook、Google、Instagramなどの業界リーダーや巨人に信頼され、採用されています。 したがって、堅牢な機械学習、ディープラーニングのアルゴリズム、または独立して学習できるシステムが必要な場合は、TensorFlowが実際に動作していることがわかります。

Tensorflow –機能、利点、および制限

TensorFlowの基本的な操作とアプリケーションについて理解したところで、ソフトウェアプログラミングライブラリとしてのTensorFlowの機能、長所、短所について詳しく説明します。

TensorFlowは機能が豊富で、C ++、MATLAB、Python用のAPIを提供し、他のさまざまなプログラミング言語をサポートしています。 日を追うごとに、機械学習とその背後にあるツールが高度化するにつれて、TensorFlowも向上しています。 最近のサミットで、TensorFlowは機械学習モデルを操作するためのjavascriptライブラリ（tensorflow.jsと呼ばれる）を導入しました。 playground.tensorflow.orgで詳細を確認できます。 ここでは、リアルタイムの変更を確認できます。 なんてクールなんだ！

次に、機械学習プロジェクトと取り組みでTensorFlowを使用することのいくつかの重要な利点を見てみましょう。

• TensorFlowで提供されるTensorBoardは、調査結果を大勢の人々に伝えるためのシンプルで迅速な視覚化を作成するのに最適です。
• TensorFlowは本質的にプラットフォームに依存しません。 そのため、必要に応じてさまざまなプラットフォームや言語で使用できます。
• GPUとCPU分散コンピューティングの両方で、TensorFlowモデルのトレーニングは簡単です。
• TensorFlowは、自動微分機能を備えています。 このように、勾配ベースの学習アルゴリズムにメリットがあります。
• 非同期計算、キュー、およびスレッドをサポートしています。
• 大事なことを言い忘れましたが、ライブラリは完全にオープンソースであり、開発者の選択に従って、より多くの変更と改善が可能です。

それでは、TensorFlowのいくつかの制限または欠点を確認しましょう。 これらの欠点は、これを読んでいくうちに取り組んでおり、時間の経過とともに、開発者によって解決されるでしょう。

• TensorFlowにはGPUメモリが付属しており、同じアプリケーションスコープで両方が重要な場合はTheanoと競合する可能性があります。
• TensorFlowにはOpenCLのサポートがありません。
• TensorFlowを適切に使用するには、微積分、代数の理解と知識が必要です。忘れてはならないのは、機械学習です。

結論

このチュートリアルでは、TensorFlowとは何か、インストール方法、Tensorとは何か、TensorFlowを使用する際のさまざまなアプリケーション、機能、利点、制限について説明しました。 ここまで読んだことがあるなら、TensorFlowの操作についてもっと知りたいと思うでしょう。

この入門チュートリアルは、ツールとしてのTensorFlowの基本的な理解を提供するために作成されました。 この知識があれば、オープンソースのTensorFlowライブラリを使用して機械学習モデルを作成およびトレーニングする世界を深く掘り下げることができます。

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