TensorFlowとは何ですか？KerasはTensorFlowとどのように連携してニューラルネットワークを作成しますか？

Tensorflowは、Googleが提供する機械学習フレームワークです。これは、Pythonと組み合わせて使用​​されるオープンソースのフレームワークであり、アルゴリズム、深層学習アプリケーションなどを実装します。

TensorFlowは研究や制作の目的で使用され、複雑な数学演算をすばやく実行するのに役立つ最適化手法を備えています。これは、NumPyと多次元配列を使用しているためです。これらの多次元配列は「テンソル」とも呼ばれます。フレームワークは、ディープニューラルネットワークの操作をサポートします。これは非常にスケーラブルであり、多くの一般的なデータセットが付属しています。 GPU計算を使用し、リソースの管理を自動化します。多数の機械学習ライブラリが付属しており、十分にサポートされ、文書化されています。

フレームワークには、ディープニューラルネットワークモデルを実行してトレーニングし、それぞれのデータセットの関連する特性を予測するアプリケーションを作成する機能があります。 「tensorflow」パッケージは、次のコード行を使用してWindowsにインストールできます。

pip install tensorflow

Tensorは、TensorFlowで使用されるデータ構造です。フロー図のエッジを接続するのに役立ちます。このフロー図は「データフローグラフ」と呼ばれます。テンソルは、多次元配列またはリストに他なりません。これらは、次の3つの主要な属性を使用して識別できます。

• ランク ：テンソルの次元について説明します。これは、テンソルの順序または定義されたテンソルの次元数として理解できます。
• タイプ ：テンソルの要素に関連付けられているデータ型について説明します。 1次元、2次元、またはn次元のテンソルにすることができます。
• 形状 ：行と列を合わせた数です。
  
  

ケラスはギリシャ語で「角」を意味します。 Kerasは、プロジェクトONEIROS（オープンエンドの神経電子インテリジェントロボットオペレーティングシステム）の研究の一環として開発されました。 Kerasは、Pythonで記述されたディープラーニングAPIです。これは、機械学習の問題を解決するのに役立つ生産的なインターフェースを備えた高レベルのAPIです。

Tensorflowフレームワーク上で実行されます。迅速な実験を支援するために構築されました。機械学習ソリューションの開発とカプセル化に不可欠な、本質的な抽象化とビルディングブロックを提供します。高度にスケーラブルで、クロスプラットフォーム機能が付属しています。これは、KerasをTPUまたはGPUのクラスターで実行できることを意味します。 Kerasモデルをエクスポートして、Webブラウザや携帯電話で実行することもできます。

KerasはすでにTensorflowパッケージに含まれています。以下のコード行を使用してアクセスできます：

import tensorflow
from tensorflow import keras

上記では、Kerasをインポートしました。