今や人工知能（AI）開発に欠かせない存在となったといっても過言ではないTensorflow。Tensorflowを使いこなすうえで必要不可欠なのが定数、変数、そしてplaceholderの使い方です。定数や変数という概念は、一般的なプログラミング言語に共通して存在するものですので、ご存知の方も多いことでしょう。
Tensorflowでは、この定数、変数に加えてplaceholderなるものが存在します。Tensorflowを使いこなすためには、この3つの概念と使い方をしっかりと習得する必要があるのです。
そこで今回では、placeholderとは何なのか、そしてTensorflowにおける定数、変数、placeholderの使い方を詳しく解説していきます。
そもそもTensorflowとは
まずTensorflowは、Googleが提供している、機械学習の様々な分野で使用できるオープンソフトウェアライブラリのことで、2015年11月に公開されました。
Tensorflowは、公式サイトによると、
『データフローグラフを使用した数値計算用のオープンソフトウェアライブラリです。グラフのノードは数学的演算を表し、グラフのエッジはそれらの間で伝達される多次元データ配列（テンソル）を表す。 柔軟なアーキテクチャにより、1つのAPIを使用してデスクトップ、サーバー、またはモバイルデバイスの1つ以上のCPUまたはGPUに計算を展開できます。』
と説明されています。機械学習について深く理解していないと、この説明の意味がよくわからないのではないでしょうか。
Tensorflowで使える機能一覧
では、Tensorflowを使うといったいどのようなことができるのでしょうか。ここではTensorflowの機能をご紹介しながら、Tensorflowでできることについてお話ししましょう。
TensorBoard
分散処理
分散学習とは、データフローグラフを構築した後に、計算すべきものを複数に分散して並列処理を行うこと。この分散処理によってTensorflowは、「ビッグデータ」と呼ばれる大量のデータを扱うことができるのです。
Tensorflowの使い方?定数?
Tensorflowのplaceholderについて学ぶ前に、まずは基本となる定数の使い方についておさらいしておくことにしましょう。
定数は他のあらゆる言語においても存在する概念ですので、プログラミングの知識のある方であれば何となくイメージはできるのではないでしょうか。
Tensorflowの使い方?変数?
定数について理解ができたら、もう一つ基本として知っておきたいのが変数の使い方について。変数も、あらゆるプログラム言語において、必須の概念となりますので、ご存知の方も多いのではないでしょうか。
Tensorflowでのplaceholderの使い方
定数、変数の使い方について理解できたところでいよいよ本題です。
Tensorflowでのplaceholderの使い方について学んでいくことにしましょう。Tensorflowにおいてplaceholderとはどんな役割を果たしているのでしょうか。
Tensorflowを使うときのポイント
Tensorflowを使うための基本となる定数、変数、placeholderの使い方についてご紹介してきました。
そこでここからは、Tensorflowを実際に使うときに必要となるポイントとして、利用環境についてお話ししましょう。
いずれの環境を選択した場合でも、本格的にTensorflowを使用したい場合は、GPUの性能が優れたPCを使用することをお勧めします。GPUは本来グラフィックや映像などを処理するものですが、複雑で大量の演算を行うTensorflowの動作もスムーズにしてくれるのです。
今回は、Tensorflowを使いこなすための基礎として、Tensorfolowとは何か？から、定数、変数、そしてplaceholderの使い方までをご紹介してきました。
なかでもplaceholderは、Tensorflowならではの概念であり、データを格納するための「入れ物」をあらかじめ用意しておくためのものでした。
Tensorflowを使用することで、画像認識や音声認識、ビッグデータの解析などディープラーニング（深層学習）の処理が可能になります。そして、今後もTensorflowが活躍するジャンル、分野は広がっていくでしょう。ですからPlaceholderの考え方をマスターして、Tensorflowを使いこなしていきたいですよね。
