TensorFlowの説明：コンポーネント、機能、サポートされているプラットフォームと利点
公開: 2020-05-28TensorFlowとは正確には何ですか？
機械学習とディープラーニングに興味があるなら、あなたは正しい場所に来ました！ この記事では、TensorFlowとは何か、どのように機能するか、そして何でできているかを探ります。 それをすべて学ぶために読んでください！
目次
TensorFlowの説明
TensorFlowは、機械学習フレームワークであり、Googleの製品です。 これにより、モデルトレーニング、データ取得、結果の改良、および予測の提供のタスクが簡素化されます。 これはオープンソースのディープラーニングライブラリであり、Googleはそれを使用して多数のテクノロジーを強化しています。 TensorFlowは、多くのニューラルネットワーキングモデルと機械学習アルゴリズムを計算とアプリケーションに役立ちます。
フロントエンドAPIにはPythonを使用しており、アプリケーションの構築に使用できます。 同じアプリを実行するには、一般的なC++言語を使用できます。 TensorFlowは、単語の埋め込み、数字の分類、RNN（リカレントニューラルネットワーク）などを開発するためのディープラーニングテクノロジーのトレーニングと実行が可能です。
GoogleはTensorFlowを使用して、ユーザーエクスペリエンスを強化し、検索機能を強化しています。 この良い例は、Googleの検索バーの自動入力です。 Googleには膨大なデータセットがあり、機械学習を使用することで、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。
TensorFlowコンポーネント
TensorFlowには、次の2つの主要コンポーネントが含まれています。
- テンソル
- グラフ
テンソル
TensorはTensorflowのメインフレームワークです。 テンソルは、n次元を持ち、あらゆる種類のデータを表す行列またはベクトルです。 テンソルに存在するすべての値は、配列または行列の次元である形状を持つ同一のデータ型を持っています。
テンソルは、入力から、または何らかの計算の結果として発生する可能性があります。 また、TensorFlowのすべての操作はグラフで行われます。 これらの操作の名前はopノードです。 テンソルは、エッジとノードで構成されます。 ノードには数学的プロセスがありますが、エッジはノード間の関係を説明します。
グラフ
TensorFlowはグラフフレームワークに基づいています。 そのグラフは、トレーニングセッション中にシステムが実行する計算を収集して説明します。 グラフは非常に移植性が高く、計算を保存できるため、必要なときにいつでも使用できます。 将来使用するためにチャートを保存することもできます。
グラフの計算は、テンソルを接続することによって行われます。 グラフは、さまざまなGPUおよびCPUで実行できます。 モバイルシステムでも実行できます。
TensorFlowがとても人気があるのはなぜですか？
TensorFlowの作成者は、スケールに合わせて作成しました。 誰でもアクセスできるため、そのアクセシビリティは驚異的です。 そのライブラリには、リカレントニューラルネットワークなどの複雑なアーキテクチャを構築するために使用できるさまざまなAPIがあります。
グラフを使用して、開発者向けのニューラルネットワークの開発を視覚化します。 これはTensorboardを介して行われ、開発者がプログラムをデバッグし、大規模に展開し、堅牢なソリューションを構築するのに役立ちます。 これは、GitHubで最も人気のあるディープラーニングフレームワークライブラリです。 それで、なぜそれがとても人気があるのかについて、あなたは今までに理解しました。
TensorFlowはどのように機能しますか？
TensorFlowを使用してデータフローグラフを作成できます。 これらのグラフは、データがグラフに存在する一連のノードをどのように通過するかを示しています。 前に述べたように、これらのノードは数学演算を表し、これらのノード間の接続はテンソルです。
Python言語を使用して、これらすべての機能を使用できます。 Pythonは習得が非常に簡単で、複雑な抽象化を伝えるための簡単なメソッドを提供します。 TensorFlowのノードとテンソルはPythonオブジェクトであり、そのアプリケーションもPythonアプリケーションです。
ただし、Pythonを使用してノードとテンソルを操作することはできますが、同じものを使用して数学演算を実行することはできません。 そのためには、C++を使用する必要があります。 Pythonは、TensorFlowのピース間のトラフィックのみを処理します。 TensorFlowのトランスフォーメーションのライブラリはC++バイナリであるため、それらを操作するにはC++を使用する必要があります。
TensorFlowアプリケーションの実行は簡単で便利です。 クラウド、ローカルマシン、またはスマートフォンで実行できます。 クラウドで使用している場合は、GoogleのTensorFlowプロセッシングユニットも使用できます。 最近、TensorFlow 2.0が市場に参入し、最新のソリューション（Keras APIなど）を組み込むことで、ユーザーエクスペリエンスをさらに簡素化しました。
サポートされているプラットフォーム
ここで、TensorFlowでさまざまな操作を実行するために使用するプラットフォームに焦点を当てましょう。 要件は次の2つのセクションに分類できます。
発達
これは、モデルをトレーニングするときのセクションです。 このフェーズでは、ラップトップまたはデスクトップコンピューターを使用する必要があります。
推論
このフェーズでは、プラットフォームでTensorFlowを実行します。 モバイルデバイス（AndroidまたはiOS）、デスクトップPC（Windows、Linux、またはmacOS）、またはクラウドなどのさまざまなプラットフォームから選択できます。
モデルをトレーニングした後、別のマシンでモデルを使用するオプションがあります。 TensorFlowを使用すると、GPUでのトレーニングも可能です。 スタンフォード大学の研究者は、2010年に、GPUが代数および行列演算に優れていることを発見しました。 その発見以来、GPUはそれらの機能のためのツールにもなりました。 また、TensorFlowはGPUと互換性があります。
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TensorFlowの利点
TensorFlowの利点に言及せずに、「TensorFlowとは何ですか？」という質問に答えることはできません。 ちゃんと。
抽象化
抽象化はTensorFlowの最大の利点です。 これにより、アプリケーションのロジックに焦点を当てることで問題を解決できます。 これにより、アルゴリズムの詳細や特定の入力から出力を生成する方法に焦点を当てる必要がなくなります。
便利
TensorFlowは非常に使いやすいインターフェースを備えているため、あらゆる開発者にとって便利なツールです。 特に、開発者はTensorFlowアプリをはるかに簡単にデバッグできます。 熱心な実行モードがあり、すべてのグラフ機能を透過的かつ個別にチェックおよび編集できます。 それ以外の場合は、グラフ全体を1つの単位として変更して、適切に変更または評価する必要があります。
TensorFlowの便利さのもう1つの優れた例は、TensorBoardです。 これはTensorFlowの視覚化ツールであり、Webベースのインタラクティブなダッシュボードを介してグラフを検査できます。
Googleの支援
TensorFlowはGoogleのBrainTeamの製品であり、それ自体が大きな利点です。 これにより、TensorFlowの開発が迅速化されただけでなく、デプロイと使用も容易になりました。 GoogleのTensorFlowProcessingUnitシリコンは、パフォーマンスを大幅に向上させ、多くの機能を提供してきました。
1つの欠点
TensorFlowには確かに複数の機能がありますが、欠点もあります。 その実装により、決定論的なトレーニング結果を取得する作業がかなり困難になります。 場合によっては、あるシステムでトレーニングしたモデルは、同じデータをフィードしたとしても、別のシステムでは動作が異なることがあります。
TensorFlowとその他
機械学習フレームワークの業界では、TensorFlowだけではありません。 PyTorch、Apache MXNet、およびCNTKもあります。
PytorchはPythonに基づいており、TensorFlowと非常によく似ています。 前者は小さなプロジェクトに最適ですが、後者は長いプロジェクトに適しています。 CNTKはMicrosoftCognitiveToolkitであり、多くの分野でTensorFlowよりも進んでいます（ニューラルネットワーク、グラフ構造などの高速処理）。 それでも、TensorFlowと比較して学習するのははるかに困難です。
MXNetは、Scala、Python、Perl、JavaScript、Go、Rなどの複数の言語APIをサポートしています。これは、AWS向けのAmazonの主要なディープラーニングフレームワークです。 MXNetのネイティブAPIは、TensorFlowのAPIと比較すると非常に不快です。
また読む： TensorflowとPytorch –比較、機能、アプリケーション
最終的な考え
では、TensorFlowとは何ですか？ この記事で答えを見つけていただければ幸いです。 TensorFlowとその機能について詳しく知りたい場合は、ブログをご覧ください。 始めるための興味深いTensorFlowプロジェクトのアイデアをいくつか紹介します。
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