【python】TensorFlowのインストール方法と使い方

ゆうすけ

TensorFlowで機械学習してみたいんだけど、
インストールってどうやるの・・・？

資格マフィア

TensorFlowのインストールは3ステップでできる。

✔️ 本記事のテーマ

TensorFlowのインストール方法と使い方

✔️ 読者さんへの前置きメッセージ

本記事は「TensorFlowのインストール方法とその使い方」について書いています。

この記事を読むことで「全くのゼロ状態から、TensorFlowをインストールして使えるようにする方法」をイメージできるようになります。

TensorFlowを使うことで、プログラムで機械学習を行えるようになります。

そんなTensorFlowはサードパーティ製のPythonライブラリなので、
使用するためにはインストールが必要となります。

それでは、順に解説していきましょう。

TensorFlow（テンソルフロー）とは？
TensorFlow（テンソルフロー）のインストール方法
インストール後のTensorFlow（テンソルフロー）の使い方
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TensorFlow（テンソルフロー）とは？

TensorFlow（テンソルフロー）とは機械学習の分野で使用されるライブラリです。

Googleにより2015年11月に公開されたオープンソースライブラリです。

TensorFlowを使うことで、多次元のデータ構造を流れるように処理して、深層学習（ディープラーニング）を行えるようになります。具体的にはニューラルネットワークと呼ばれる機能によって、脳機能の特徴を捉えることで、より高度な計算や学習を行えるようになります。

慣れれば簡単に機械学習を行えるので、ぜひ使い方を覚えておきたいライブラリです。

なお、機械学習ライブラリの使い方については
「機械学習で最も簡単な分類をしてみる【Python】」
の記事で解説しています。

次から、TensorFlowのインストール手順を解説していきます。

TensorFlow（テンソルフロー）のインストール方法

インストールするには、以下のコマンドを実行すればOKです。

$ pip3 install --upgrade tensorflow

とても簡単ですね。

ただし、pipが入っていないと、このコマンド自体実行できないでしょう。
もしコマンド実行エラーが出たら、まず以下のコマンドでpipをインストールしましょう。

sudo apt install python3-pip

なお、pipを使わない場合、WindowsOSでのTensorFlowは少しややこしいです。

Windows版のTensorFlowインストール方法については
「【Windows版】TensorFlowのインストール」の記事で書いています。

インストール後のTensorFlow（テンソルフロー）の使い方

TensorFlowは使い方がやや特殊です。

Pythonライブラリですが、他のライブラリと違って、TensorFlow特有の処理の組み方をしないと、正しく計算処理が実行することが出来ません。

TensorFlowを使ったコードの書き方を詳しく解説していきましょう。

定数の定義

TensorFlowでは、特有の形で定数を定義します。

以下のように書くことで定数として定義して、後続の処理で使うことができます。

x = tf.constant(3)

変数の定義

後続の処理で、値が変化しうる変数として定義する場合は、以下のように書きます。

y = tf.Variable(x + 1, name='y')

例えば、このように書くことで、xより1大きな数としてyを定義することができます。

初期化処理

TensorFlowを使う場合は、初期化処理が必要になります。

TensorFlowで計算処理を行う前には、
各変数やセッションと呼ばれるものを初期化する必要があります。

init_opr = tf.initializers.variables()

と書いておいて、後続処理でこの init_opr をrunすることで初期化処理を実行できます。

計算処理の実行

TensorFlowの処理実行は、 session と呼ばれる概念をもって行います。

具体的には、以下のように書きます。

sess = tf.Session()
result = sess.run(add)

ちなみに、引数として渡すことができる計算処理は100種類以上あります。
代表的なものを以下に抜粋します。

関数名	処理内容
tf.add	加算処理を定義する
tf.math.add	加算処理を定義する
tf.subtract	減算処理を定義する
tf.math.subtract	減算処理を定義する
tf.multiply	積算処理を定義する
tf.math.multiply	積算処理を定義する
tf.divide	除算処理を定義する
tf.math.divide	除算処理を定義する

試しに計算させてみる

試しに最も簡単な計算「1 + 1 = 2」をTensorFlowでやってみましょう。

TensorFlowを使うと、以下のようなコードになります。

# ライブラリのインポート
import tensorflow as tf

# 定数を定義
x = tf.constant(1)
y = tf.constant(1)

# 計算処理を定義
add = tf.add(x, y)

# 計算処理の実行
sess = tf.Session()
result = sess.run(add)

# 結果確認
print(result)

このPythonファイルを実行すると、計算結果の「2」が出力されます。

どうでしょう。

正直、この例では、TendorFlowの便利感は伝わりにくいかもしれません。

1 + 1 なら普通にPythonで