TensorFlowとは

TensorFlowとは、ディープラーニング対応したOSSの機械学習用のソフトウェアライブラリです。TensorFlowは、Googleが社内で利用していたディープラーニング用フレームワークを基に開発され、2015年にApache 2.0ライセンスで公開されました。
TensorFlowが、ディープラーニングの複雑な理論を実装したOSSとして公開されたことで、ディープラーニングの利用が広まったと言われています。

TensorFlowの特徴

TensorFlowには、次のような特徴があります。

データフローグラフ

TensorFlowは、機械学習の演算フローをグラフ化します。この機能により、ニューラルネットワークの層を視覚的に理解できるようになります。

対応言語の豊富さ

TensorFlowはC++によって開発されています。TensorFlowを利用するためのフレームワークは、 C++, Python, Java, Goに対応しています。特にPythonのAPIは利用者が多く、現在のデファクトスタンダードになっています。

様々なアーキテクチャへの対応

TensorFlowは、ディープラーニングに必要な高い処理能力に対応するため、CPUだけでなくGPU等のハードウェアを利用できるように設計されています。

分散処理

ディープラーニングでは膨大なデータと大量の演算が必要になるため、単体のハードウェアだけで処理能力を賄うことは困難です。TensorFlowは、複数のハードウェアでの分散処理を行うことも可能です。また、分散処理中のハードウェア故障時に、計算の停止・状態のロールバックなどを行うフォールトトレランスの機能も実装されています。

低レイヤーライブラリとしてのTensorFlow

TensorFlowには、ディープラーニングのためのライブラリとして、多くの機能が実装されています。機能が多い分、機械学習に関わる様々な分野への理解が求められます。そのため、学習コストが高いという側面があります。
そのためTensorFlowのラッパーライブラリとして、より容易に扱えるKeras等のライブラリが開発され利用されています。

デージーネットの取り組み

デージーネットでは、TensorFlowを使って、ディープラーニングによる画像解析のシステムを構築しています。また、ディープラーニングをはじめとする機械学習に必要な大量のデータ収集・解析するコンピュータクラスタの仕組み、並列計算のための仕組みなど、機械学習やIoTに必要な基盤をOSSで構築しています。