TensorFlowとは？Kerasと連携したニューラルネットワーク構築の基礎をわかりやすく解説

TensorFlowとは何か

TensorFlowは、Googleが提供する機械学習フレームワークです。オープンソースとして公開されており、Pythonと組み合わせて使用することで、各種アルゴリズムやディープラーニングアプリケーションの実装など、幅広い用途に活用できます。

TensorFlowは研究開発から本番環境（プロダクション）まで幅広く利用されており、複雑な数値計算を高速に処理するための最適化技術を備えています。これは内部でNumPyおよび多次元配列を使用しているためです。この多次元配列は「テンソル（tensor）」とも呼ばれます。TensorFlowは深層ニューラルネットワーク（DNN）の構築を強力にサポートしており、高いスケーラビリティを持ち、代表的なデータセットも多数同梱されています。また、GPUによる演算を活用でき、リソース管理を自動化できる点も大きな特徴です。豊富な機械学習ライブラリが付属し、ドキュメントやコミュニティによるサポートも充実しています。

このフレームワークを使えば、深層ニューラルネットワークモデルの構築・学習を行い、データセットの特徴を予測するアプリケーションを作成できます。Windows環境では、以下のコマンドで「tensorflow」パッケージをインストールできます。

pip install tensorflow

テンソル（Tensor）とは

テンソルはTensorFlowで使われる基本的なデータ構造であり、データフローグラフ（Data Flow Graph）と呼ばれる流れ図の中でエッジ（辺）同士をつなぐ役割を担います。テンソルの正体は多次元配列、あるいは単純なリストです。テンソルは主に次の3つの属性によって識別されます。

• ランク（Rank）：テンソルの次元数を表します。テンソルの階数、つまり定義されたテンソルが持つ次元の数と考えることができます。
• 型（Type）：テンソルの要素に関連付けられたデータ型を示します。1次元、2次元、あるいはn次元のテンソルがあり得ます。
• 形状（Shape）：行数と列数の組み合わせによって表されるテンソルの形を指します。

Kerasとは何か

Kerasはギリシャ語で「角（つの）」を意味します。Kerasは、ONEIROS（Open ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System：開放型神経電子知能ロボットオペレーティングシステム）という研究プロジェクトの一環として開発されました。Pythonで書かれたディープラーニング用APIであり、機械学習の問題を効率的に解決するための生産性の高いインターフェースを持つ高水準APIです。

KerasはTensorFlowフレームワークの上層で動作します。迅速な実験・試行を支援するために設計されており、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抽象化機能とビルディングブロックを提供します。高いスケーラビリティを備え、クロスプラットフォーム対応である点も魅力です。つまり、KerasはTPUやGPUクラスタ上でも実行できます。さらに、KerasのモデルはWebブラウザやモバイルデバイス向けにエクスポートして動作させることも可能です。

Kerasの使い方：TensorFlowからのインポート

KerasはすでにTensorFlowパッケージに含まれているため、別途インストールする必要はありません。以下のコードでアクセスできます。

import tensorflow
from tensorflow import keras

上記のコードにより、TensorFlowパッケージからKerasをインポートできます。これで、Kerasの高水準APIを使ったニューラルネットワークの構築をすぐに始められます。