TensorFlowとは?TensorFlowの概要や活用事例を徹底解説

こんにちは、AI研究所の三谷です。
今回は、ディープラーニングを行なうためのフレームワークとして世界的に使用している人が多いGoogle社のTensorFlowについて解説します。

まずTensorFlowとは?

tensorflowとは

TensorFlowとは、Google社が開発している、ディープラーニング向けのフレームワークです。
ニューラルネットワークを使用した学習を行うための機能がオープンソースで提供されています。
対応言語はC言語、C++、Python、Java、Goと幅広く、Pythonは 3.5、3.6のバージョンで利用できます。
深層学習のプラットフォームではトップクラスで人気があり、Keras、PyTorchと並んでTensorflowがあります。
その中でも、最もシェアがあるフレームワークと言われており、世界中の人からの情報が集まるコミュニティも非常に大きなものになっています。
よく比較されるKeras、PyTorchの3つのフレームワークの中で最もドキュメントが多く、トレーニングのサポートも充実しています。
それだけでなく、Tensorflowは多くのスケーラブルなプロダクトやデプロイのオプションも提供しています。
さらに、モデルの抽象度も色々あるので、非常に便利になっています。
さらに、TensorflowはWindowsやMacOS、Androidなど多くのプラットフォームで利用できるため、幅広く適用されています。
Tensorflowは、様々なタスクにデータのフローを流しこみ、プログラムを作成するためのフレームワークです。
そのため、Tensorflowにはニューラルネットワークなどの機械学習のアプリケーションに適用できる多くのシンボリックな数学ライブラリが用意されています。
分散処理に優れているTensorFlowは、Chainerよりも高速に動作するとされ、GPUによる演算もサポートしています。
Tensorboardという学習可視化ソフトを組み合わせることで視覚的にもわかりやすく機械学習プロジェクトを進めることができます。

TensorFlowのスペック

TensorFlowの主なスペックは下記になります。

メーカー:Google Brain
価格:オープンソース(無料)
対応OS:Linux、macOS、Windows、Android、iOS
対応プログラミング言語:Python、C、Java、Go

やはり無料というところが大きいですね!誰でも利用できるツールになっています。

TensorFlowでできる学習や活用事例

それではTensorFlowでできる学習をまとめてご紹介します。
こちらにはディープラーニングを始めとする機械学習でできることも含まれています。

TensorFlowの活用①TensorBoard

TensorFlowの活用

TensorFlowを使用する際には、プログラムの内容を理解したり、デバッグしたり、どのようなディープニューラルネットワークの構造にしたか、そして学習がうまくいっているのかいないのか、といったことを正確にすばやく確認する必要があります。
これらを簡便にするために、TnsorFlowにはTensorBoardと呼ばれる視覚化のためのツールが含まれています。
TensorBoardを使用すると、TensorFlowグラフを視覚化したり、画像などの追加データを表示することができます。

TensorFlowの活用②画像認識

TensorFlowの活用

AI(人工知能)や機械学習、ディープラーニングの分野で最も注目を集めている画像認識。
上記画像では形や色から車を認識するようにAIをプログラムしていますね。
TensorFlowを使ってディープラーニングができるため、画像認識ができる独自のAIを作ることができます。また、複雑な断層運動学的解析と構造応力テンソル反転用のプログラムwin-Tensorプログラムも公開されています。

TensorFlowの活用③音声認識

TensorFlowの活用

ディープラーニングは、音声の認識にも適していることがわかってきました。TensorFlowを使ってディープラーニングをすることで、画像認識と同じような仕組みで音声を認識できるAIを作ることができます。
声の質や高低などで一人一人の声を区別できるようになります。

ただ、こういった複雑で大規模なプログラムを組むとPCの負担は膨大になります。そこでTensorflowを実装したときは、処理deviceの切り替えをしてGPUとCPUを切り替えましょう。データの生成、スライスはCPUでその後はGPUを使うなどの使い方もあります。

TensorFlowをインストールし機械学習の環境を構築する方法

構築

TensorFlowを使った環境を構築するには、以下の作業が必要です。
TensorFlowを使うためには開発環境を構築し適切な設定をした上でインストールする必要があります。

・Anaconda(Python)のインストール
・TensorFlowのインストール
・Jupyter Notebookのインストール

TensorFlowの詳しいインストール方法は下記記事でも解説しています。

Tensorflowをインストールして、機械学習をはじめてみよう

Pythonは、AI(人工知能)や機械学習の分野で一般的に使われているプログラミング言語です。
TensorFlowプログラミング言語だけでも開発は可能ですが、それを簡単で便利な環境で実行するのが統合開発環境です。
統合開発環境にはいくつか種類があります。
今回ご紹介するTensorFlowは単独でのインストールが複雑なため、Anacondaを使用します。
Anacondaは、Python本体と、Pythonでよく利用されるライブラリをセットにしたPythonディストリビューションとなっています。
Pythonの環境などを管理することができるため、Anacondaをインストール後にTensorFlowを使える環境構築を行っていきます
「pip install tf」など誤った入力を行うと正しくインストールできないので、要注意です。
詳しい、インストールの手順は、(機械学習用ライブラリ「Tensroflow」のインストール方法.docx未入稿)こちらの記事にて詳しく解説していますので、ご覧ください。
TensorFlowには少し前の2.0.0-rc1もありますが、現在はtensorflow-gpu 2.4.1がリリースされています。
また、Nvidia製のGPUを使いUbuntuでwhltensorflowを構築したソース(tensorflow_gpu-1.15.0 manylinux wheel on PyPi is invalid)がgithub上で公開されていましたので紹介しておきます。
また、amd社製のGPUを使う場合は、ROCmというプラットフォームとUbuntuを使うのが一般的なようです
こちらのyoutube動画でTensorflowの公式サイトに則ったtensorflowチュートリアルを紹介してくれています。興味のある方はどうぞ。

TensorFlowの使い方

TensorFlowの使い方を詳しく解説していきます。

TensorFlowを使ってディープラーニングをする方法を徹底解説

TensorFlowで実際にディープラーニングをする方法に関しては、こちらの記事でも詳しく解説しています。
記事内で紹介していますが、PythonやTensorFlowをまだインストールできていないよ…という方は是非こちらを使ってみてください!
PythonやTensorflow、その他諸々のセットアップ環境をわずか1分で仮想環境としてGoogleさんが用意してくれるツールです。


https://colab.research.google.com/github/AIkenkyujo/blog/blob/master/Tensorflow_deeplearning.ipynb
上のリンクで開いたデータは、Googleのアカウントでログインすることで使えます。
記事を読みながら、コードセル右の再生ボタン(セルを実行)を押しながら実行してみてください。(一番はじめだけメッセージが出ますが、「このまま実行」「はい」で進めてください。)

本当に1分でプログラムの世界に入れますので、オススメです!

TensorFlowをより詳しく学べる本

TensorFlowをもっと詳しく学ぶ方法として、本を読むこともおすすめです。
ただTensorFlowを学びたくてもどの本を読んだらいいの?と言う方におすすめのTensorFlow本をご紹介します。

scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習

少し難し目の内容もありますが、ボリューミーな書籍ですので1冊でじっくり学習したい方にはこちらがおすすめです。
実践機械学習とあるだけあって、実践的なことが書いてあるので手っ取り早くTensorFlowを使いこなしたい方には良い本です。

PythonとKerasによるディープラーニング

バックエンドにTensorFlowを使用して、Kerasでの実装をしているため、誰でもとっつきやすい内容になっています。
ディープラーニングについて分かりやすい内容になっているので、初心者でも読みやすい本はこちらです。

TensorFlowとは?まとめ

今回TensorFlowについて詳しく解説しましたが、いかがだったでしょうか。
TensorFlowを使えば難解なテンソル分解(cp分解)もプログラムを計算してくれます。
TensorFlowやKerasは特に英語での情報は非常に多いため、多少の英語が理解できるとスムーズに使い始めることができるかもしれません。
世界シェアが多いのは比例して情報も多いので、是非TensorFlowを使ってみてください!

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