AI イノベーションのためのGoogle の強力なオープンソース ML フレームワーク、TensorFlow をご覧ください。ニューラルネットワークモデルをシームレスに構築、トレーニング、デプロイします！
TensorFlow 、Google Brainチームによって開発された、数値計算と大規模機械学習（ML）のための強力なオープンソースライブラリです。TensorFlowは、ツール、ライブラリ、コミュニティリソースの包括的なエコシステムを提供し、研究者が人工知能（AI）の最先端を発展させ、開発者がMLを利用したアプリケーションを容易に構築・展開できるようにします。その柔軟なアーキテクチャは、サーバ、TensorFlow Lite経由のモバイルデバイス、TensorFlow.jsを使用したWebブラウザ、エッジコンピューティングデバイスなど、さまざまなプラットフォームへの展開をサポートしています。
TensorFlow 、多次元配列であるテンソルを使ってデータを処理する。TensorFlow」という名前は、計算グラフを介したテンソルの流れを意味する。以前のバージョンでは、前もって定義された静的グラフに依存していたが、TensorFlow 2.xでは、デフォルトでイーガー実行が導入され、標準的なPython プログラミングと同様に、開発プロセスがよりインタラクティブでデバッグしやすくなった。中核となる機能は自動微分であり、バックプロパゲーションのような手法によるニューラルネットワーク（NN）の学習に必要な勾配の計算を簡素化する。TensorFlow 、GPU（Graphics Processing Unit）やTPU（Tensor Processing Unit）のような専用ハードウェアのようなハードウェア・アクセラレータを効率的に利用し、高性能な計算を実現します。
TensorFlow広範なエコシステムは、MLのワークフロー全体を簡素化する：
TensorFlow PyTorchは、深層学習（DL）において支配的な2つのフレームワークである。歴史的に、TensorFlow （2.0以前）は静的な計算グラフを使用しており、実運用へのデプロイに好まれていたのに対し、PyTorch 動的なグラフを使用しており、柔軟性の観点から研究に好まれていた。TensorFlow 2.xのイーガー実行により、この差は小さくなった。TensorFlow 、TensorFlow ServingやLiteのようなツールのおかげで、実運用デプロイシナリオで優れていることが多い。PyTorch、そのPythonicな感触で知られ、研究コミュニティで早くから支持を集めてきた。両フレームワークは現在、研究および実運用向けの強力なサポート、広範なライブラリ、大規模なコミュニティを有している。 TensorFlow、PyTorch、OpenCVのようなビジョンAIフレームワークの比較を調べることができます。
TensorFlow 汎用性が高く、さまざまな領域で使用されている：
Ultralytics TensorFlowシームレスな統合を提供し、ユーザーは両プラットフォームの強みを活用することができます。 Ultralytics YOLO モデルを様々なTensorFlow フォーマットに簡単にエクスポートできます：
この柔軟性により、ユーザーは次のようなモデルをトレーニングすることができる。 Ultralytics YOLOv8やYOLO11 ようなモデルをUltralytics エコシステム内でトレーニングし、Ultralytics HUBを介して管理することで、TensorFlowサポートする幅広いプラットフォームで効率的に展開できるようになります。 Ultralytics 統合に関する詳細なドキュメントはこちらをご覧ください。
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