TensorFlowには計算グラフや学習過程を分析するためのツールである「TensorBoard」が付属している。これを利用することで、計算グラフを実際のグラフの形状で表示したり、学習処理の経過によるモデルの変化をグラフで表示するといったことが可能になる。今回はこのTensorBoardについて紹介する。 TensorBoardとは 前回記事ではTensorFlowを使って3層のニューラルネットワークを構築し、画像の分類処理を実行する例を紹介した。本連載では続いてこのニューラルネットワークを発展させた深層学習(ディープラーニング)について解説していく予定だが、その前に少々寄り道して、TensorFlowが備えるいくつかの便利な機能について紹介しておこう。 まず紹介するのは、TensorFlowをインストールすると同時に利用可能になるTensorBoardだ。TensorBoardは学習プロ
![人工知能フレームワーク入門(第3回):TensorFlowに付属する支援ツール「TensorBoard」を使う | さくらのナレッジ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7e2b989c25751c66273055f075cdfb7e1bc9df23/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fknowledge.sakura.ad.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2018%2F01%2Ftensorboard04-1016x630.png)