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TensorFlow は、機械学習向けに開発されたエンドツーエンドのオープンソース プラットフォームです

TensorFlow を利用すると、エキスパートはもちろん初心者でも機械学習モデルを簡単に作成できます。まずは以下の各セクションをご覧ください。

チュートリアルを見る

包括的で完全な例を挙げながら TensorFlow の使い方を説明するチュートリアルです。

ガイドを見る

TensorFlow の概念およびコンポーネントについて説明するガイドです。

初心者向け

まずは、わかりやすいシーケンシャル API を使用することをおすすめします。構成要素をつなぎ合わせてモデルを作成します。以下の「Hello World」の例を実行してから、チュートリアルで詳細を確認しましょう。

import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test)
エキスパート向け

サブクラス化 API は、高度な研究に適した Define-by-Run インターフェースです。モデル用のクラスを作成してから、フォワードパスを命令的に記述します。カスタムレイヤ、アクティベーション、トレーニング ループは簡単に記述できます。以下の「Hello World」の例を実行してから、チュートリアルで詳細を確認しましょう。

class MyModel(tf.keras.Model):
  def __init__(self):
    super(MyModel, self).__init__()
    self.conv1 = Conv2D(32, 3, activation='relu')
    self.flatten = Flatten()
    self.d1 = Dense(128, activation='relu')
    self.d2 = Dense(10, activation='softmax')

  def call(self, x):
    x = self.conv1(x)
    x = self.flatten(x)
    x = self.d1(x)
    return self.d2(x)
model = MyModel()

with tf.GradientTape() as tape:
  logits = model(images)
  loss_value = loss(logits, labels)
grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
よくある問題への解決策

プロジェクトの参考になるステップバイステップ チュートリアルをご覧ください。

初心者向け
はじめてのニューラル ネットワーク

スニーカーやシャツなど、身に着けるものの画像を分類するニューラル ネットワークをトレーニングします。短時間で終えられるこのチュートリアルを通じて、TensorFlow プログラムの全体像を大まかに把握することができます。

エキスパート向け
敵対的生成ネットワーク

Keras Subclassing API を使用して、手書き風の数字の画像を生成する敵対的生成ネットワークをトレーニングします。

エキスパート向け
アテンションを用いたニューラル機械翻訳

Keras Subclassing API を使用して、スペイン語から英語への翻訳を行う sequence-to-sequence モデルをトレーニングします。

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TensorFlow 2.0 ベータ版のご案内
2019 年 2 月 27 日 
コードを TensorFlow 2.0 にアップグレードする

TensorFlow 2.0 will include many API changes, such as reordering arguments, renaming symbols, and changing default values for parameters. To streamline the changes, the TensorFlow engineering team has created a tf_upgrade_v2 utility that will help transition legacy...

2019 年 5 月 8 日 
TensorFlow 2.0 を使ってみる(I/O'19)

ユーザー フレンドリーな新しい API について、初心者からエキスパートまでを対象にコード例に沿って解説します。Keras の Sequential API、Functional API、Subclassing API を、プロジェクトのどのような場面で使用すればよいかを理解できます。

2019 年 6 月 10 日 
TF.Text 入門

TF.Text は、テキストベースのモデルで通常必要となる事前処理を扱う TensorFlow 2.0 ライブラリです。コア TensorFlow では提供されていない、言語モデルの作成に便利な機能も含まれています。

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