人工知能フレームワーク入門（第2回）：TensorFlowの基本的な使い方 | さくらのナレッジ

人工知能関連のソフトウェアを実装するに当たって広く使われているのがGoogleが提供するオープンソースの数値演算・人工知能関連ライブラリである「TensorFlow」だ。今回はこのTensorFlowのアーキテクチャや、基本的な行列演算、CSVファイルからのデータ読み込み、機械学習プログラムの実装を行う流れを紹介する。 TensorFlowのアーキテクチャ 前回記事で紹介したとおり、TensorFlowは人工知能や強化学習を利用するシステムで使われるさまざまな部品を提供するライブラリだ。提供される機能としてはさまざまな行列・ベクトル演算、非線形演算関数、データファイルの読み書き、最適化問題を解くためのソルバー、ニューラルネットワークで使われる各種演算処理など多岐にわたる。 TensorFlowが一般的な数値演算ライブラリと異なるのは、計算グラフ（Computation Graph）というも

[hylom]

書きました。TensorFlow入門として定番のMNISTをあえてスルーした記事となっております。