TensorFlow のチュートリアルは、Jupyter ノートブックとして作成されており、セットアップを必要としないホスト型ノートブック環境である Google Colab で直接実行されます。[Google Colab で実行] ボタンをクリックします。 入門者向け まずは、利用しやすい Keras Sequential API の使用をおすすめします。構成要素をつなぎ合わせてモデルを構築します。チュートリアルの後で、Keras ガイドをご覧ください。
![TensorBoard: Embedding Visualization](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/bdb5e91dc4d40d76381787e230e41d8a6eb0f253/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.tensorflow.org%2Fstatic%2Fimages%2Ftf_logo_social.png%3Fhl%3Dja)
Googleが、人工知能(AI)に向けたアクセラレータチップ「Tensor Processing Unit(TPU)」を独自開発したことを明らかにした。同社が2015年にリリースした、オープンソースのアルゴリズム「TensorFlow」に対応するという。 このニュースは、米国カリフォルニア州マウンテンビューで2016年5月18~20日(現地時間)に開催された同社の開発者向けイベント「Google I/O 2016」で行われた、2時間に及ぶ基調講演の最後に、大きな目玉として明かされた。 GoogleのCEO(最高経営責任者)であるSundar Pichai氏は、「当社が開発したTPUは、既存のFPGAやGPUに比べて1ワット当たりの性能が10倍高い。韓国のトップ棋士を打ち負かした当社の囲碁AI『AlphaGo(アルファ碁)』も、TPUを使用していた」と述べている。 Googleのデータセンサ
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