最近ではAI(人工知能)に対する期待というものはすごく大きくなっていますよね。ですから将来を考えてAI(人工知能)を学ぼうとしている人も増えているでしょう。
そんなAI（人工知能）にもディープラーニングや機械学習などさまざまな手法があり、またそれを簡単に使えるようTensorFlowやChainerなどライブラリになっているものがあります。
ちなみにこのTensorFlowはディープラーニングで利用されるものです。この種のものとしては広く認知されており、AI(人工知能)を学びたい初心者におすすめ。
そこで今回はそんな人に向けてTensorFlowの使い方について説明していきます。
まずはTensorFlowの使い方として、TensorFlowの基本的な知識や特徴を説明します。
また、TensorFlowの使い方としてどのようにしてインストールするのか、TensorFlowで変数を設定する方法、さらに、TensorFlowの使い方がよくわかるチュートリアルや、あわせて理解しておくといい知識を紹介していきましょう。
ぜひ、このTensorFlowの使い方の基本を学び、AI(人工知能)開発の第一歩を踏み出してみませんか。
TensorFlowとは
TensorFlowの使い方について説明する前に、こちらがどのようなものであるのかを簡単に以下で説明していきます。
Googleが2015年に開発した数値解析を高速で行うライブラリである
ディープラーニングを行う際の定番のライブラリ
Tensor(テンソル)は多次元配列を表す数学の言葉
以上が簡単なTensorFlowの説明になります。まとめるとAI(人工知能)開発で世界をリードするGoogleで開発された、ディープラーニングを実装するライブラリがTensorFlow(テンソルフロー)なのです。
これを踏まえて以下ではTensorFlowの特徴を説明していきましょう。
TensorFlowの特徴
このディープラーニングを実装するライブラリTensorFlowには以下のような特徴があります。
データフローグラフによって入出力が行われる
例えば、5×7という計算を行う場合には以下のようなデータフローグラフになります。
入力値5、7 ノード× →エッジ
5、7→「×」→35
プログラミングを可視化するTensorBoardが搭載されている
この他TensorBoardでは解析結果をグラフにすることなどもできるため、より分かりやすくディープラーニングできるのが特徴なのです。
複数の端末で利用が可能
さらに、TensorFlowは複数の端末で利用が可能。
これを踏まえて以下からTensorFlowの使い方の基本として、TensorFlowを使える環境やインストールする方法を紹介してきます。
TensorFlowを使える環境・インストールする方法
ここでは、TensorFlowの使い方の基本として、TensorFlowを使える環境・インストールする方法を以下で紹介していきましょう。なお、内容はTensorFlow公式に準じています。
ハードウェア要件を満たす
(GPUについてはこちらよりどうぞ)
Pythonが使用できる環境を用意する
次に、Pythonが使用できる環境を用意しましょう。
- Python3.5〜3.8
- pip パッケージ マネージャー
- venv(推奨)
このうちvenvはPythonを仮想環境で扱うもの、わかりやすくするとPC上でオリジナルのPython環境を作りだす方法です。基本的には仮想環境を扱ったほうがTensorFlowは使いやすいので、ぜひこちらをインストールしてください。
TensorFlow 2、CUDAをインストールする
なお、手順はWindowsならコマンドプロンプトを起動し、Pythonインタプリンタを起動して指定のコマンド入力を行えばよいです。
また、GPUを利用する場合にはCUDAなど複数のソフトウェアをインストールする必要があります。こちらも公式より確認してインストールしましょう。
以上がTensorFlowを使える環境・インストールする方法です。これ以外にもTensorFlowはAnacondaというパーケージから導入する方法もありますが、基本的には公式に従って導入してください。
ちなみに以下の方法からTensorFlowを利用する使い方もあります。
こちらはGoogleのアカウントがあれば、ブラウザ上から利用できるものなので良ければ検討してみてください。次の章ではGPUを使用するTensorFlowの使い方で、設定が必要になる変数について説明します。
TensorFlowで変数を設定する方法
最初にこの環境変数について説明しておくと、こちらはWindowsなどのOSに搭載されている機能です。こちらを登録して呼び出すと変数の値を参照することができます。わかりやすくいうとPC内の通行証のようなもの。
GPUを使用するTensorFlowの使い方では、こちらの設定が必要となるので、以下で簡単に説明してきます。(なお、OSはWindows10を想定）
システムのプロパティに移動して環境変数クリックする
システム環境変数の新規をクリックする
環境変数の名前と変数値を入力してＯＫをクリック
そして、環境変数の名前と変数値を入力してOKをクリックしてください。なお、この際に同様に入力すればよいのかというと、以下のようにしてください。
環境変数の名前 「CUDNN_PATH」
値 「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0」など(CUDAツールキットをインストールした場所を入力する)
システム環境変数の一覧に入力したものが載っていれば完了
最後に、システム環境変数の一覧に入力したものが載っていれば完了です。
ちなみに以下のコマンドをコマンドプロンプト上で入力して、エラーが出なければ変数が設定できていることを確認できます。
where cudnn64_8.dll
以上がGPUを使用するTensorFlowの使い方で設定が必要になる変数についてです。これらを踏まえて以下ではTensorFlowの使い方がしっかりとわかる、チュートリアルの紹介を行っていきましょう。
TensorFlowをさらに使いこなすには、チュートリアルをチェックしよう
これまでの内容を実践してTensorFlowの導入を行えたのなら、次からTensorFlowの使い方を学んでいきましょう。実はTensorFlowの公式ではわかりやすく以下の2つのチュートリアルを用意しています。
- チュートリアル 入門者向け
- チュートリアル エキスパート向け
これによってディープラーニングで重要なニューラルネットワークの構築方法などを理解できます。サンプルなども豊富なので基礎を理解していないのならこちらからどうぞ。
この他にもチュートリアルではTensorFlowの拡張機能の使い方、TensorFlowのライブラリの使い方などを詳しく説明を行っています。ぜひ、TensorFlowの使い方を学ぶのであれば、一度は目を通しておきましょう。そうすれば効率的にTensorFlowの使い方を理解できます。
最後に、TensorFlowの使い方を学ぶのなら、あわせて理解しておくとよい以下の知識を紹介していきましょう。
- 機械学習など
- Python
- 数学
以上があわせて理解しておくとよい知識についてです。もし、この中でみなさんに足りていないものがあれば、TensorFlowの使い方を学ぶ前、もしくは一緒に学べばより効果的になるでしょう。
ぜひ、以上を参考にしてTensorFlowを使ってみましょう。
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