# TensorFlow ## 概要 TensorFlow は Google が開発した機械学習フレームワークであり、`pip install tensorflow` でインストールできる。『SREの探求』第18章(2018年執筆)によれば、TensorFlow の最大の特徴は、最初に実行する演算すべてのグラフを構築してから「セッション」を呼び出してグラフを「実行」する点であり、これはスケーラブルに構築され CUDA を通じて GPU を活用する。TensorFlow は「ニューロン」そのものを扱うのではなく線形代数(行列・任意の次元のテンソルの数学)を最重視する設計を選んでおり、これにより高い柔軟性と、他の方法では難しい計算の効率的な実現を可能にしている。同章の2017〜2018年時点の GitHub フォーク数調査では、tensorflow/tensorflow が他のライブラリ(Keras・Caffe・PyTorch 等)を大きく引き離す人気を示していた。TensorFlow のコーディングを簡素化するライブラリとして [[Keras]] がある。(Source: [[@2021__OReillyJapan__SREの探求 - Chapter 18 SREのための機械学習入門]] §18.6.1, §18.6.2.4) 同章は、TensorFlow で単一ニューロンの重みを二乗損失と `GradientDescentOptimizer` で最適化する例や、Keras(TensorFlow バックエンド)による LSTM を使った時系列予測(nginx リクエスト数の予測)の例を示す。学習過程の可視化には [[TensorBoard]] を用いる。(Source: [[@2021__OReillyJapan__SREの探求 - Chapter 18 SREのための機械学習入門]] §18.6.2.4, §18.6.2.5) ## 関連 - 製品: [[Keras]] / [[TensorBoard]] - 組織: [[Google]] - ソース: [[@2021__OReillyJapan__SREの探求 - Chapter 18 SREのための機械学習入門]] ## 出典 - [[@2021__OReillyJapan__SREの探求 - Chapter 18 SREのための機械学習入門]] §18.6.1, §18.6.2.4, §18.6.2.5.