機械学習ライブラリ : TensorFlow

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機械学習ライブラリ：TensorFlow

エスキュービズム・テクノロジーエンジニア勉強会

S-cubism Technology Inc.

目次

1.TensorFlow

2.Tensorbord

1. 二次関数

2. MNIST

3.まとめ

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1. TensorFlow

• Google独自の機械学習技術をオープンソース化

–機械学習特にディープラーニングを実装するためのライブラリ

–画像検索やスマート返信機能などに用いられている

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TensorFlow

• TensorFlowとは？

– Tensor(多次元配列、行列)

– Flow(計算処理)

• 簡易/柔軟な記述方式

• 可視化機能

–構築した計算フローの可視化機能

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TensorFlow

• TensorFlowでは計算処理はグラフで表現

– ノード(Node)とエッジ(Edge)

– Nodeは計算処理(Ops)か末端の入力/出力

– Edgeは計算結果の値(多次元配列)

• Sessionコンポーネントが計算処理

– CPU, GPUなどの計算資源を割り当て

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計算フローの図

• 矢印部分がEdge

–計算結果の結果(tensor, 多次元配列)

• ●部分がNode

–定数および計算処理(四則演算、累乗)

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記述例:計算フローグラフ

• 二次関数の計算フロー

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記述例：計算フローの実行

• Sessionの実行

–計算結果を出力

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ディープラーニング利用

• ニューラルネットワークの入力、出力は多次元

– TensorFlowで処理の記述および計算が可能

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TensorBoard

• TensorFlowが提供している可視化機能

• ニューラルネットワークの処理の様子

–式の計算結果のグラフ

–計算フローの図

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計算フロー図：二次関数

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計算フロー図：二次関数

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二次関数グラフ

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チュートリアルの実行:MNIST• 手書き文字認識の学習

– 0～9までの手書き文字を判別する

• TensorFlowのチュートリアルの一つ

– RNNやword2vec等

–訓練誤差の変化をTensorBoardで表示

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TensorBoard：計算フロー図

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TensorBoard：計算フロー図

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TensorBoard:訓練誤差

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まとめ

•TensorFlowの紹介

–計算処理の記述

– TensorBoardによる可視化

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参考資料• TesorFlow公式

– https://www.tensorflow.org/

• Googleの公開した人工知能ライブラリTensorFlowを触ってみた– http://nextdeveloper.hatenablog.com/entry/2015/11/10/204609

• TensorFlowを算数で理解する– http://qiita.com/icoxfog417/items/fb5c24e35a849f8e2c5d

• TensorFlowで Hello Worldを動かしてみた&その解説– http://dev.classmethod.jp/machine-learning/tensorflow-hello-world/