TensorFlowは、機械学習と人工知能のためのソフトウェアライブラリです。様々なタスクに使用できますが、主にニューラルネットワークの学習と推論に使用されます。[3] [4] PyTorchなどと並んで、最も人気のあるディープラーニングフレームワークの一つです。[5] Apache License 2.0に基づいてリリースされている無料のオープンソースソフトウェアです。

これは、 Google BrainチームによってGoogle社内の研究および生産での使用のために開発されました。[6] [7] [8]最初のバージョンは2015年にApache License 2.0の下でリリースされました。[1] [9] Googleは2019年9月に更新版であるTensorFlow 2.0をリリースしました。[10]

TensorFlowは、 Python、JavaScript、C++、Javaなど幅広いプログラミング言語で使用できるため、[11]多くの分野のさまざまなアプリケーションでの使用が容易になります。

歴史

不信感

2011年より、Google Brainはディープラーニングニューラルネットワークに基づく独自の 機械学習システムとしてDistBeliefを構築しました。その利用は、研究用途と商用用途の両方で、Alphabet傘下の様々な企業に急速に広がりました。 [12] [13] Googleは、 Jeff Deanを含む複数のコンピュータサイエンティストに、 DistBeliefのコードベースを簡素化およびリファクタリングし、より高速で堅牢なアプリケーショングレードのライブラリ（後のTensorFlow）に仕上げるよう指示しました。 [14] 2009年には、 Geoffrey Hinton率いるチームが一般化バックプロパゲーションなどの改良を実装し、音声認識のエラーが25%削減されるなど、大幅に精度の高いニューラルネットワークの生成を可能にしました。[15]

テンソルフロー

TensorFlowはGoogle Brainの第2世代システムです。バージョン1.0.0は2017年2月11日にリリースされました。[16]リファレンス実装は単一のデバイスで動作しますが、TensorFlowは複数のCPUとGPUで動作可能です（グラフィックス処理装置での汎用コンピューティングのためのオプションのCUDAおよびSYCL拡張機能を使用）。[17] TensorFlowは、64ビットLinux、macOS、Windows 、およびAndroidやiOSを含むモバイルコンピューティングプラットフォームで利用できます。[18] [19]

柔軟なアーキテクチャにより、さまざまなプラットフォーム (CPU、GPU、TPU )、デスクトップからサーバー クラスター、モバイル デバイス、エッジ デバイスまで、コンピューティングを簡単に展開できます。

TensorFlowの計算は、ステートフルな データフロー グラフとして表現されます。TensorFlowという名前は、このようなニューラルネットワークがテンソルと呼ばれる多次元データ配列に対して実行する演算に由来しています。[20] 2016年6月のGoogle I/Oカンファレンスで、ジェフ・ディーンはGitHub上の1,500のリポジトリがTensorFlowに言及していると述べましたが、そのうちGoogleのものはわずか5つでした。[21]

2018年3月、GoogleはJavaScriptでの機械学習向けTensorFlow.jsバージョン1.0を発表しました。[22]

2019年1月、GoogleはTensorFlow 2.0を発表しました。[23] 2019年9月に正式に利用可能になりました。[10]

2019年5月、Googleはコンピュータグラフィックスにおけるディープラーニング用のTensorFlow Graphicsを発表しました。[24]

テンソル処理ユニット（TPU）

2016年5月、GoogleはTensor Processing Unit（TPU）を発表しました。これは、機械学習専用に構築され、TensorFlow向けにカスタマイズされた特定用途向け集積回路（ASIC 、ハードウェアチップ）です。TPUは、低精度演算（例：8ビット）の高スループットを提供するように設計されたプログラム可能なAIアクセラレータであり、モデルのトレーニングではなく、使用または実行に重点を置いています。Googleは、1年以上前から自社のデータセンター内でTPUを運用しており、機械学習においてワットあたりのパフォーマンスが桁違いに最適化されていることを確認したと発表しました。[25]

2017年5月、Googleは第2世代のTPUと、Google Compute EngineでのTPUの提供を発表しました。[26]第2世代TPUは最大180テラフロップスの性能を発揮し、64個のTPUのクラスターに編成すると最大11.5ペタフロップスを実現します。[要出典]

2018年5月、Googleは最大420テラフロップスの性能と128GBの高帯域幅メモリ（HBM）を搭載した第3世代TPUを発表しました。Cloud TPU v3 Podは、100ペタフロップス以上の性能と32TBのHBMを提供します。 [27]

2018年2月、GoogleはGoogle Cloud PlatformでTPUをベータ版として提供すると発表しました。[28]

エッジTPU

2018年7月、Edge TPUが発表されました。Edge TPUは、Googleが独自に開発したASICチップで、スマートフォンなどの小型クライアントコンピューティングデバイス（エッジコンピューティング）上でTensorFlow Lite機械学習（ML）モデルを実行するように設計されています。[ 29]

TensorFlow Lite

2017年5月、Googleはモバイル開発専用のソフトウェアスタックTensorFlow Liteを発表しました。[30] 2019年1月、TensorFlowチームはAndroidデバイスでOpenGL ES 3.1 Compute Shader、iOSデバイスでMetal Compute Shaderを搭載したモバイルGPU推論エンジンの開発者プレビューをリリースしました。[31] 2019年5月、GoogleはTensorFlow Lite Micro（マイクロコントローラ向けTensorFlow Liteとも呼ばれる）とARMのuTensorを統合することを発表しました。[32]

テンソルフロー 2.0

研究論文におけるTensorFlowのシェアがPyTorchに取って代わられるにつれ、[33] TensorFlowチームは2019年9月にライブラリの新しいメジャーバージョンのリリースを発表しました。TensorFlow 2.0では多くの変更が導入されましたが、最も重要なのはTensorFlow Eagerで、自動微分化スキームが静的計算グラフから、Chainer、後にPyTorchによって普及した「Define-by-Run」スキームに変更されました。[33]その他の主要な変更には、古いライブラリの削除、異なるバージョンのTensorFlowで訓練されたモデル間の相互互換性、GPUでのパフォーマンスの大幅な向上が含まれます。[34]

特徴

自動微分化

自動微分化とは、モデルのパラメータごとに勾配ベクトルを自動的に計算するプロセスです。この機能により、TensorFlowはモデル内のパラメータの勾配を自動的に計算できます。これは、パフォーマンスを最適化するために勾配を必要とするバックプロパゲーションなどのアルゴリズムに役立ちます。[35]そのためには、フレームワークはモデル内の入力テンソルに対して行われた演算の順序を追跡し、適切なパラメータに関する勾配を計算する必要があります。[35]

熱心な実行

TensorFlowには「イーガー実行」モードが含まれています。これは、演算が計算グラフに追加されて後で実行されるのではなく、すぐに評価されることを意味します。[36]イーガー実行されたコードは、計算グラフの後でではなく、コードの各行でデータが拡張されるため、デバッガーを使用してステップごとに調べることができます。[36]この実行パラダイムは、ステップごとの透明性のため、デバッグが容易であると考えられています。[36]

配布する

TensorFlowは、Eager実行とグラフ実行の両方において、様々な分散戦略を用いて複数のデバイスに計算を分散するためのAPIを提供しています。[37]この分散コンピューティングは、TensorFlowモデルのトレーニングと評価の実行を高速化できるため、AI分野では一般的な手法となっています。[37] [38]

損失

TensorFlowは、モデルの訓練と評価のために、損失関数（コスト関数とも呼ばれる）のセットを提供します。[39]一般的な例としては、平均二乗誤差（MSE）とバイナリクロスエントロピー（BCE）があります。[39]

メトリクス

TensorFlowは、機械学習モデルのパフォーマンスを評価するために、一般的に使用される指標へのAPIアクセスを提供しています。例えば、様々な精度指標（バイナリ、カテゴリ、スパースカテゴリ）に加え、適合率、再現率、積和集合（IoU）などの指標も含まれています。[40]

TF.nn

TensorFlow.nnは、モデルに対して基本的なニューラルネットワーク演算を実行するためのモジュールです。[41]これらの演算には、畳み込みのバリエーション（1/2/3D、Atrous、深さ方向）、活性化関数（Softmax、RELU、GELU、Sigmoidなど）とそのバリエーション、その他の演算（max-pooling、bias-addなど）が含まれます。[41]

オプティマイザー

TensorFlowは、 ADAM、ADAGRAD、確率的勾配降下法（SGD）など、ニューラルネットワークのトレーニングのための最適化ツールを提供しています。 [42]モデルをトレーニングする際には、異なる最適化ツールがそれぞれ異なるパラメータ調整モードを提供し、モデルの収束性やパフォーマンスに影響を与えることがよくあります。[43]

使用方法と拡張機能

テンソルフロー

TensorFlowは機械学習のコアプラットフォームおよびライブラリとして機能します。TensorFlowのAPIはKerasを使用して、ユーザーが独自の機械学習モデルを作成できるようにしています。[34] [44] TensorFlowは、モデルの構築とトレーニングに加えて、モデルのトレーニングに必要なデータの読み込みや、TensorFlow Servingを使用したデプロイも支援します。[45]

TensorFlowは安定したPython アプリケーションプログラムインターフェース（API）[46]と、JavaScript [47] 、C++ [48]、Java [49 ]用の後方互換性保証のないAPIを提供します。[ 11]サードパーティの言語バインディングパッケージは、C# [50]、[51] Haskell [ 52] Julia [ 53] MATLAB [ 54 ] Object Pascal [ 55] R [56] Scala [ 57] Rust [58] OCaml [ 59] Crystal[60]でも利用できます。現在アーカイブされサポートされていないバインディングには、Go [61]とSwift [62]があります。

TensorFlow.js

TensorFlowには、JavaScriptで機械学習を行うためのライブラリも用意されています。TensorFlow.jsでは、提供されているJavaScript APIを使用することで、Tensorflow.jsモデル、またはTensorFlowやTFLiteから変換されたモデルを使用し、モデルを再学習してウェブ上で実行することができます。[45] [63]

ライトRT

LiteRT（旧称TensorFlow Lite）[64]には、モバイルアプリや組み込みデバイス用のAPIがあり、TensorFlowモデルを生成・展開することができます。[65]これらのモデルは圧縮・最適化されており、より効率的に動作し、小容量デバイスでも高いパフォーマンスを発揮します。[66]

LiteRTは、ネットワークモデルのデータシリアル化形式としてFlatBuffersを使用し、標準のTensorFlowモデルで使用されるプロトコルバッファ形式を避けています。[66]

TFX

TensorFlow Extended（略称TFX）は、エンドツーエンドのプロダクションに必要なすべての操作を実行するための多数のコンポーネントを提供します。[67]コンポーネントには、データの読み込み、検証、変換、機械学習モデルのチューニング、トレーニング、評価、そしてモデル自体のプロダクションへのプッシュが含まれます。[45] [67]

統合

ナンピー

Numpyは最も人気のあるPythonデータライブラリの一つであり、TensorFlowはそのデータ構造との統合と互換性を提供しています。[68]ライブラリのネイティブデータ型であるNumpy NDarrayは、TF演算においてTensorFlow Tensorに自動的に変換されます。逆も同様です。[68]これにより、ユーザーが明示的なデータ変換を記述することなく、2つのライブラリが連携して動作できるようになります。さらに、この統合はメモリ最適化にも拡張され、TF Tensorは可能な限りNumpy NDarrayのメモリ表現を共有します。[68]

拡張機能

TensorFlowは、使用されるモデルや手法を進化させ、拡張するための様々なライブラリや拡張機能も提供しています。 [69]例えば、TensorFlow RecommendersとTensorFlow Graphicsは、それぞれの機能のためのライブラリです。 [70]その他のアドオン、ライブラリ、フレームワークには、TensorFlow Model Optimization、TensorFlow Probability、TensorFlow Quantum、TensorFlow Decision Forestsなどがあります。[69] [70]

Google Colab

Googleはまた、セットアップ不要のTensorFlow Jupyterノートブック環境であるCollaboratoryもリリースした。 [71]これはGoogle Cloud上で実行され、ユーザーはGPUに無料でアクセスでき、 Google Driveにノートブックを保存して共有することができる。[72]

グーグルジャックス

Google JAXは、数値関数を変換するための機械学習フレームワークです。 [73] [74] [75]これは、autograd（関数の微分による勾配関数の自動取得）の改良版とTensorFlowのXLA（Accelerated Linear Algebra）を組み合わせたものと説明されています。NumPyの構造とワークフローに可能な限り忠実に従うように設計されており、TensorFlowだけでなくPyTorchなどの他のフレームワークでも動作します。JAXの主な機能は次のとおりです。[73]

  1. 大学院：自動微分
  2. jit: コンパイル
  3. vmap: 自動ベクトル化
  4. pmap: SPMDプログラミング

アプリケーション

医学

GEヘルスケアはTensorFlowを使用して、 MRIによる特定の身体部位の識別速度と精度を向上させました。 [76] GoogleはTensorFlowを使用して、ユーザーが皮膚の写真を撮って潜在的な健康上の合併症を特定できる無料のモバイルアプリケーションDermAssistを開発しました。[77] Sinovation VenturesはTensorFlowを使用して、光干渉断層撮影（OCT）スキャンから眼疾患を特定および分類しました。[77]

ソーシャルメディア

TwitterはTensorFlowを実装し、特定のユーザーにとっての重要度でツイートをランク付けし、そのランク順にツイートを表示するようにプラットフォームを変更しました。[78]以前は、ツイートは単に逆時系列で表示されていました。[78]写真共有アプリVSCOは、写真にカスタムフィルターを提案するためにTensorFlowを使用しました。[77]

検索エンジン

Googleは2015年10月26日にTensorFlowを活用したRankBrainを正式にリリースした。 [79]

教育

仮想学習プラットフォームであるInSpaceは、TensorFlowを使用して教室内の有害なチャットメッセージをフィルタリングしました。[80]オンライン英語学習プラットフォームであるLiulishuoは、TensorFlowを利用して各生徒に合わせた適応型カリキュラムを作成しました。[81] TensorFlowは、生徒の現在の能力を正確に評価するために使用され、その能力に基づいて今後表示する最適なコンテンツを決定するのにも役立ちました。[81]

小売り

電子商取引プラットフォームのCarousellは、顧客にパーソナライズされた推奨事項を提供するためにTensorFlowを使用しました。[77]化粧品会社ModiFaceは、顧客が顔にさまざまな色合いのメイクを試すことができる拡張現実体験を作成するためにTensorFlowを使用しました。[82]

2016 年のオリジナルの写真（左）と TensorFlowニューラル スタイルを適用した写真（右）の比較

研究

TensorFlowは、自動画像キャプション作成ソフトウェアDeepDreamの基盤となっています。[83]

参照

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さらに読む

  • モロニー、ローレンス（2020年10月1日）『AIと機械学習：コーダーのための入門』（第1版）O'Reilly Media 365ページISBN 9781492078197. 2021年6月7日時点のオリジナルよりアーカイブ。2020年12月21日閲覧。
  • ジェロン、オーレリアン（2019年10月15日）『Scikit-Learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習（第2版）』O'Reilly Media、p.856、ISBN 9781492032632. 2021年5月1日時点のオリジナルよりアーカイブ。2019年11月25日閲覧。
  • Ramsundar, Bharath; Zadeh, Reza Bosagh (2018年3月23日). TensorFlow for Deep Learning (第1版). O'Reilly Media . p. 256. ISBN 9781491980446. 2021年6月7日時点のオリジナルよりアーカイブ。2019年11月25日閲覧。
  • Hope, Tom; Resheff, Yehezkel S.; Lieder, Itay (2017年8月27日). 『TensorFlowを学ぶ：ディープラーニングシステム構築ガイド』（第1版）. O'Reilly Media . 242ページ. ISBN 9781491978504. 2021年3月8日時点のオリジナルよりアーカイブ。2019年11月25日閲覧。
  • シュクラ、ニシャント（2018年2月12日）『TensorFlowによる機械学習（第1版）』Manning Publications、272ページ。ISBN 9781617293870。
  • 公式サイト
  • TensorFlow.js を学ぶための本（英語）