KATUBLO
2019年03月12日

【DeepLearning】minstとかで使うtensorflowの関数をまとめた

tensorflowには便利な関数がたくさんある

「tensorflow」機械学習を少しでもかじったことのある方なら一度は聞いたことがあるでしょう。googleが提供する機械学習のライブラリの名称です。機械学習で使用される計算式を短く、簡潔に記述することができます。ですが、関数の使い方を知らなければ、うまくこの機能を扱うことはできませんよね。自分も含めそのような方を対象として、この記事では機会学習ライブラリ「tensorflow」の便利な関数をいくつか紹介していこうと思います。

 

 

tf.placeholder

データが格納される入れ物です。あらかじめ型を定義して、後の処理で値を格納します。配列のように考えて良さそうです。以下のサイトでわかりやすくまとめられています。

 

tf.global_variables_initializer, tf.Session

tf.global_variables_initializer, tf.Sessionは以下のようにして記述されます。

 

 

このように宣言することで、後で紹介する「tf.Variable」で値が保持できるようになります。この関数はそういうもの覚えておいてほうが良さそうですね。一応

、stackoverflowでも紹介されていたのでリンクを貼っておきます。

 

 

tf.truncated_normal

「truncated normal distribution」を日本語訳をすると「切断正規分布」です。「切断正規分布」の考えとしては、分布の±2σに収まる部分を抽出したものです。この関数が実際に返す値としては切断正規分布の中からランダムな値で初期化します。

tf.zeros

指定したサイズの配列にすべて0を格納します。

 

 

tf.matmul

ベクトルの掛け算を実行してくれる関数です。公式のチュートリアルで実際の値を代入して、わかりやすく解説されています。

 

 

tf.equal

引数の2つの値を比較して、イコールならTRUE、そうでなければFALSEを返してくれる関数です。

 

 

tf.cast

tensorflowで定義されている型に変換してくれる関数です。変換できる型としては「uint8, uint16, uint32, uint64, int8, int16, int32, int64, float16, float32, float64, complex64, complex128, bfloat16」等いろいろあるようです。以下のqiitaの記事を見るとイメージがわくかもしれません。

 

tensorflowにはたくさんの関数が用意されている

今回の記事ではざっとよく用いられる関数のみを紹介しました。実際はもっともっとたくさんの関数が用意されています。実際に自分も調べている中で関数の多さに圧倒されました。一度に全てを覚えることは不可能なので、地道に、わからない関数があったら調べて覚えていくようします。

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プロフィール

@KATUO

現在都内私立大学に通う大学3年生。大学では電気電子工学を専攻。大学2年の夏頃に、プログラマーの長期インターン募集の広告が目に止まり、独学でプログラミングの学習をスタート。この時期からプログラミングにどハマりし、現在までに「AIスタートアップ」「Webマーケティング会社」でエンジニアとしての業務に没頭してきた。

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