クラウドサービス AI・機械学習 開発ツール

「TensorFlow」入門--進化を続けるオープンソースMLソフトウェアライブラリー

「TensorFlow」は、グーグルが開発し、オープンソース化した機械学習ライブラリーだ。利用できる機能、ガイド、重要である理由、「TensorFlow 2.4」での改善点などを解説する(2019年3月25日公開、2021年3月26日更新)。

 開発者や企業がTensorFlowライブラリーを使用できるようになったことで、より多くのアプリケーションやデバイスにさらに高度な機能が搭載され、高速化や信頼性の向上が実現するだろう。TensorFlowは膨大な数の画像をこれまでにない速さで調べて分類できるようになる。

 GoogleがTensorFlowをオープンソース化したため、そのライブラリーの改良や、「Java」「Lua」「R」といった他の言語への拡張が可能になった。この動きにより、機械学習をすべての開発者が利用できるようになり(以前は研究機関しか使えなかった)、システムやソフトウェアに画像認識や音声の翻訳を教えられるようになっている。この点はとても重要だ。

誰が影響を受けるのか

 TensorFlowを利用することで、開発者はディープラーニングの成果を製品に組み込めるだけでなく、デバイスとソフトウェアの知性と使いやすさを大幅に高めることができる。したがって、モバイルが普及しネットワークに常時接続される現代の環境においては、すべての人が影響を受ける。ソフトウェア設計者、開発者、小規模企業、大企業、消費者のすべてに、ディープラーニングの最終結果の影響が及ぶ。Googleがディープラーニングを劇的に向上させるソフトウェアライブラリーを開発したことは、あらゆる人にとって大きな勝利だ。

いつリリースされたのか

 TensorFlowは2015年11月9日に最初にリリースされ、安定版が2017年2月15日にリリースされた。TensorFlow 2.0のアルファ版はすでに提供が開始されており、パブリックプレビュー版が近々公開される予定だ。TensorFlow 2.0のアルファ版の詳細については、公式の「Get Started with TensorFlow」ガイドを参照してほしい。

 ライブラリーAPI開発ガイドがすでに公開されているので、開発者はTensorFlowを製品に組み込む作業にすぐに取りかかれる。ユーザーはGoogle Photos、Gmail、Google Search、Google Assistantなどで、すでにTensorFlowの効果を実感しているはずだ。

TensorFlow 2.4にはどんな新機能があるのか

 TensorFlowの最新のリリースに搭載された新機能には以下のものがある。

  • 「ParameterServerStrategy」とカスタムトレーニングループによる非同期トレーニングモデルの実験的なサポートが、「tf.distribute」モジュールに追加された。この戦略を開始するには、ParameterServerStrategyのセットアップ方法について解説したこちらの「Parameter Server Training」チュートリアルを参照してほしい。
  • 「MultiWorkerMirroredStrategy」が安定版APIの一部になり、同期データ並列処理を使用した分散トレーニングを実装する。
  • 「Karas」混合精度APIが安定版になり、16ビットと32ビットの浮動小数点型のユーザーが可能になった。
  • 「tf.keras.optimizers.Optimizer」がリファクタリングされ、「model.fit」やカスタムトレーニングループのユーザーが任意のオプティマイザーで動作するコードを記述できるようになった。
  • 「NumPy」APIのサブセットである「tf.experimental.numpy」の実験的なサポートが導入され、開発者はTensorFlowによって高速化されたNumPyコードを実行できるようになった。
  • 新しいプロファイラーツールの追加により、開発者はTensorFlowモデルのトレーニングパフォーマンスとリソース消費を測定できる。
  • TensorFlowが「CUDA 11」と「cuDNN 8」で動作するようになり、NVIDIAの「Ampere」GPUアーキテクチャーのサポートが可能になった。

その他の機械学習フレームワーク

 ディープラーニング分野のフレームワークはTensorFlowだけではない。むしろ、他にも多数の企業が機械学習フレームワークを提供しており、たとえば以下のようなものがある。

どうすれば利用できるのか

 開発者はまず、「TensorFlow Getting Started」に目を通し、これに含まれる「TensorFlow Core Tutorial」を確認しておく必要がある。機械学習に初めて触れる人は、必ず以下のガイドを参照してほしい。

 開発者はTensorFlowをLinux、「Mac」「Windows」にインストールすることができる(ソースからのインストールも可能)。また、TensorFlowの公式GitHubページからさまざまなツールをチェックアウトできる。

 最後に、開発者はすべてのTensorFlowガイドを利用することができる。


提供:Google

この記事は海外CBS Interactive発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。

「クラウドサービス」で読まれている記事

TechRepublic Japanで人気の記事

編集部オススメ

トレンドまるわかり![PR]

財務・経理
人事・労務
マーケ・営業
購買・調達
生産・製造
データ分析
コミュニケーション
通信・通話
文書・コンテンツ
PC・モバイル
新興技術
IoT
ドローン
ロボット
VR・AR
AI・機械学習
ITインフラ
クラウドサービス
クラウドストレージ
IaaS
PaaS
プライベートクラウド
OS・ミドルウェア
開発
開発ツール
開発支援
ノンプログラミング開発ツール
データベース
運用
セキュリティ

ホワイトペーパーランキング

  1. 5分でわかる、レポート作成の心得!成果至上主義のせっかちな上司も納得のレポートとは
  2. ノートPCは従来ながらの選び方ではダメ!新しい働き方にも対応する失敗しない選び方を徹底解説
  3. 問題だらけの現場指導を効率化!「人によって教え方が違う」を解消するためのマニュアル整備
  4. 緊急事態宣言解除後の利用率は低下 調査結果に見る「テレワーク」定着を阻む課題とその対応策
  5. たしか、あのデータは、こっちのアプリにあったはず…--業務改善のためのアプリ導入がストレスの原因に?

Follow TechRepublic Japan

このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。 これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。
Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。
[ 閉じる ]