TensorFlow

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3.6 TensorFlow概要

TensorFlowは、Googleが開発したオープンソースの機械学習フレームワークです。画像分類、物体検出、NLP、時系列予測などの分野でディープラニングモデルを構築、トレーニング、デプロイするために広く使用されています。

Jetsonプラットフォームでは、TensorFlowはGPUアクセラレーションを活用してトレーニングと推論のパフォーマンスを向上させ、エッジAI開発に適しています。

主な機能

高速なモデル開発のためのKeras（tf.keras）を通じた高レベルAPIサポート。
柔軟なモデルエクスポートとデプロイオプション（SavedModel、TensorFlow Lite、ONNX変換ワークフロー）。
可視化とデバッグのためのTensorBoardを含む 풍부なエコシステムツール。
ローカルデバイスからクラウドインフラストラクチャまでスケーラブルな実行。

典型的なワークフロー

データの準備と前処理。
tf.kerasでモデルの構築とトレーニング。
モデルの精度とパフォーマンスの評価。
推論用にモデルをエクスポートしてデプロイ。

クイック例（Keras）

python

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

print("TensorFlow version:", tf.__version__)

便利なTensorFlowリンク

TensorFlow公式サイト: https://www.tensorflow.org/
TensorFlowチュートリアル: https://www.tensorflow.org/tutorials
TensorFlow APIドキュメント: https://www.tensorflow.org/api_docs
TensorFlowインストールガイド: https://www.tensorflow.org/install
Kerasガイド: https://keras.io/guides/
TensorBoardガイド: https://www.tensorflow.org/tensorboard
TensorFlow Lite（エッジ/モバイル）: https://www.tensorflow.org/lite

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