【TensorFlow】機械学習に挑戦するならPythonがオススメ

TensorFlowは、機械学習や深層学習のプログラムを実装する際に使用できるライブラリです。

この記事では、TensorFlowを使って機械学習や深層学習に挑戦してみようと思っているあなたに向けて、TensorFlowのインストール方法と、オススメの公式チュートリアルを紹介しています。

また、KerasTF-SlimといったTensorFlowのラッパーライブラリも簡単に紹介しています。

では、始めましょう。

Pythonがオススメの理由とは?

TensorFlowには、Java用、Go用、C用など、Python以外のプログラミング言語用のインターフェースも用意されています。

参考:https://www.tensorflow.org/install/install_java

参考:https://www.tensorflow.org/install/install_go

参考:https://www.tensorflow.org/install/install_c

しかし、Java用とGo用のページには、安定性を保証しないと書かれていますので、使わない方が良いでしょう。

「安定性を保証しない」と書かれていないC用でも良さそうですが、実はTensorFlowの公式チュートリアルでは、Pythonで説明されています。

以上のことから、Cを使わなければいけない特別な事情がなければ、PythonでTensorFlowを利用することをオススメします。

若干話がそれますが、TensorFlowではなく、scikit-learnChainerなど、他のライブラリと比較してみたいという方は、他のライブラリも紹介している以下の記事をご覧ください。

AI開発に必須のPython!おすすめライブラリと学習法も徹底解説!
更新日 : 2021年11月17日

PythonとTensorFlowのインストール

Python用のTensorFlowを使うことにしたら、次にやるべきことは、Pythonのインストールと、TensorFlowのインストールです。

PythonにもTensorFlowにも様々なバージョンがあり、正しく組み合わせる必要があります。

また、TensorFlowには、インストール方法が異なるCPU版とGPU版が存在するなど、やや複雑になっています。

PythonとTensorFlowのインストールについては、以下の記事で詳しく説明していますので、こちらをご覧ください。

【2019年度版】TensorFlow 1.5のインストール方法を解説!【Windows 10】
更新日 : 2021年11月16日

TensorFlow公式チュートリアルまとめ

PythonとTensorFlowをインストールして、「Hello, TensorFlow!」と表示できたら、次はもう少ししっかりした機械学習のコードを見てみましょう。

私が公式チュートリアルから1つだけ選ぶとしたら、手書き数字の認識ができるチュートリアルですね。

以下の記事で紹介しているcnn_mnist.pyを読んでみてください。

この記事では、チュートリアルをなぞるだけでなく、少しコードを書き加えて、自分の手書き数字を認識できるか試していますので、TensorFlowの取っかかりとしてはちょうど良いでしょう。

【機械学習初心者必見】WindowsでTensorFlowを使っている画面を紹介!
更新日 : 2020年5月8日

手書き数字の認識に飽きたら、公式チュートリアルをいくつか試してみても良いでしょう。

公式チュートリアルについては、以下の記事でまとめていますので、この記事の中から気になるチュートリアルを選んで挑戦してみてくださいね。

【TensorFlow】公式チュートリアル記事まとめ
更新日 : 2021年11月16日

その他

PythonのAPIドキュメント

TensorFlowを利用するPythonのコードを読んでいて気になることがあったら、APIドキュメントを読んでみましょう。

参考:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf

公式チュートリアルのコードだけでなく、APIドキュメントを読んでいけば、さらにTensorFlowへの理解が深まるでしょう。

KerasやTF-Slimも便利

TensorFlowだけでも十分使えるのですが、これをさらに簡単に使えるようにするために、KerasTF-Slimといったラッパーライブラリも開発が進められています。

Kerasは、元々TensorFlowとは別のプロダクトでしたが、現在ではTensorFlowに統合されています。

ただ、TensorFlowに統合した後のKerasを使用したサンプルコードが少なく、初めが大変という状況になっています。

TF-Slimも同様にTensorFlowを簡単に使えるようにするライブラリです。

TF-Slimについては、以下の記事で紹介していますので、こちらをご覧ください。

【TensorFlow】ネットワークを簡潔に書けるTF-Slimとは
更新日 : 2018年8月21日

Raspberry Piにもインストールできる

TensorFlowは、ラズベリーパイ財団が発売している小型コンピュータであるRaspberry Piにもインストールできます。

Raspberry Piのカメラモジュールで撮影した画像に何が写っているかを識別するなど、機械学習の成果を実際に活用するには、Raspberry Piはちょうどよいコンピュータだと言えます。

Raspberry PiにTensorFlowをインストールする方法については、以下の記事でまとめました。

この記事を参考に、TensorFlowのインストールはサッと終わらせて、機械学習の活用に取り組んでみてはいかがでしょうか。

【TensorFlow】Raspberry Piへのインストール方法3選
更新日 : 2019年1月1日

まとめ

今回は、TensorFlowにはPythonに限らずいくつかの言語用のインターフェースが用意されていることを説明しました。

とはいえ、公式チュートリアルがPythonで書かれているためPythonを使うことをオススメしました。

以前と比べると、機械学習や深層学習を簡単に扱えるようにはなりましたが、理解を深めていかないと実際に成果をあげるのは非常に大変で、時間がかかります。

もっと簡単になるまで始めないのか、今から始めてゆっくりでも理解を深めていくのかは、あなたが選べます。

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Writer

侍テック編集部

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