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TensorFlow は、さまざまなタスクにわたるデータフロー プログラミング用のオープンソース ソフトウェア ライブラリです。これはシンボリック数学ライブラリであり、ニューラル ネットワークなどの機械学習アプリケーションにも使用されます。
TensorFlow は、もともと Google Brain チームが Google 内部で使用するために開発したものです。 2015 年 11 月 9 日に Apache 2.0 オープン ソース ライセンスの下でリリースされました。
TensorFlow は、データ フロー グラフを使用した数値計算用のライブラリです。データ フロー グラフは、操作と操作間の依存関係をグラフィカルに表現したものです。グラフのノードは数学演算を表し、エッジはそれらの間を流れるデータまたはテンソルを表します。グラフは、ニューラル ネットワーク、線形代数、最適化アルゴリズムなど、さまざまな数学的操作を表すために使用できます。
TensorFlow は、柔軟で拡張可能になるように設計されています。 CPU、GPU、カスタム ASIC など、さまざまなハードウェア構成で使用できます。また、機械学習モデルを構築およびデプロイするためのさまざまなツールとライブラリも提供します。
TensorFlow は 2011 年に Google Brain チームによって作成されました。当初は Google の内部使用のために開発されましたが、その後 2015 年にオープンソース ライブラリとしてリリースされました。それ以来、最も人気があり広く使用されている機械学習の 1 つになりました。世界の図書館。
TensorFlow は、機械学習モデルを構築およびトレーニングするためのさまざまな機能を提供します。これらには以下が含まれます:
TensorFlow は、ディープ ニューラル ネットワークを含むさまざまな機械学習モデルの構築とトレーニングに使用できます。たとえば、次のコードは、手書きの数字を認識するための単純なニューラル ネットワークを作成します。
パイソン
テンソルフローを tf としてインポート
モデル = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, アクティベーション='softmax')
]))
model.compile(optimizer='アダム',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, エポック=5)
# 長所と短所
TensorFlow には、次のような多くの利点があります。
- 柔軟性: TensorFlow は、さまざまなハードウェア構成と幅広いアプリケーションで使用できます。
- スケーラビリティ: TensorFlow は、大規模なデータセットや複雑なモデルに拡張できます。
- ライブラリとツール: TensorFlow は、機械学習モデルを構築および展開するためのさまざまなライブラリとツールを提供します。
ただし、TensorFlow の使用には次のような欠点もあります。
- 複雑さ: TensorFlow は、データ フロー グラフと数値計算に関する深い理解が必要なため、初心者には使いにくい場合があります。
- パフォーマンス: TensorFlow は、特に CPU 上でモデルのトレーニングに時間がかかる場合があります。
# 関連技術
TensorFlow は、Keras、PyTorch、Scikit-Learn などの他の機械学習ライブラリと密接に関連しています。また、Google の深層学習プラットフォームである TensorFlow Extended (TFX) にも関連しています。
# その他
TensorFlow は、世界で最も人気があり、広く使用されている機械学習ライブラリの 1 つになりました。 Google、Apple、Uber など、多くの企業や組織で使用されています。