TensorFlow～入門編～

最終更新日: 2026年8月7日

現在、ディープラーニングは様々な企業に使用され影響を与えています。ディープラーニングとは十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク（DNN）を用いた学習方法のことをいいます。ディープラーニングにもライブラリがあり、TensorFlowはその一つです。ここでは、TensorFlowの説明をします。

TensorFlowとは
TensorFlowの基礎知識
TensorFlowのCPU版とGPU版の違い
TensorFlowに対応している環境
TensorFlowサンプルコード
ディープラーニングフレームワーク比較表
よくある質問
まとめ

TensorFlowとは

TensorFlow（テンソルフロー）とは、Googleが開発しオープンソースで公開している、機械学習向けに開発されたエンドツーエンドのオープンソースプラットフォームです。

機械学習で最新の実験を行い、また、デベロッパーがML搭載アプリケーションを簡単に開発してデプロイできるよう、各種ツールやライブラリ、コミュニティリソースを備えたものとなっています。

TensorFlowの特徴

Tensor（テンソル）とは線形的な量を表す概念を一般化したもので、多次元の配列として表現出来るものの事です。

また、TensorFlowは多次元のデータ構造の処理が行えるディープラーニング（深層学習）のライブラリです。

ですが、TensorFlowを始めるには機械学習やディープラーニングの基礎知識が必要となります。

TensorFlowの活用事例

TensorFlowの活用事例を簡単にですが紹介します。

顔の画像から特徴を抽出し、高い精度で識別を行う顔認識、人の声を認識させて話している人を識別する音声認識が利用されています。

また、被写体の認識、画像検索などのあらゆる分野で使用されることが想定されています。

TensorFlowの基礎知識

TensorFlowでは処理が計算グラフで表現されます。

計算、文字列の出力、ファイルの保存なども計算グラフで表現されます。

計算グラフを使用することで、事前に計算処理が最適化され高速演算が行われ、不要な計算が減り、並列計算も可能になっています。

また、TensorFlowは性能が高く、便利なライブラリですがTensorFlowを使用するにはスペックの高いマシンでないと上手く動作しない可能性があります。

CPUだけでも処理はすることが出来ますが、GPU（グラフィックボート、グラフィックカード）を搭載していないと高性能を上手く発揮できないということもあります。

TensorFlowのCPU版とGPU版の違い

TensorFlowは公式ページからインストールすることが可能ですが、CPU版とGPU版があります。

CPU版は機械学習における処理速度が遅くなってしまいます。

ですが負荷をかけたくない場合はGPU版ではなくCPU版をインストールするという選択肢がありますので使っているマシンによって選択する必要があります。

TensorFlowに対応している環境

TensorFlowはmacOS、Ubuntu/Linux、Windows環境に対応しています。

CPUは64bitのみ対応しています。

ハードウェアはCPU、NVIDIA GPU、Google TPU、Snapdragon Hexagon DSPなどに対応しており、Android Neural Networks API経由でAndroid 端末のハードウェアアクセラレータも使用することが可能です。

Android、iOS、Raspberry Piといったモバイル機器でも使用することが出来ますが、本格的にTensorFlowを使用する場合はPCを使用した方がいいと言われています。

TensorFlowにて使用出来るプログラミング言語はPython, C、Java, Go言語があります。

上記のプログラミング言語が使用することが出来ますが、JavaやGo言語は安全性を保証しないと公式で発表されています。

TensorFlowサンプルコード

$python
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, World')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))

このコードはHello, Worldと出力します。

Javaで同じように出力するには

public static void main(String[] args){
    System.out.println("Hello, World");
}

このコードとなります

TensorFlowの記述方法は他言語と比べ独特なものとなっています。

ディープラーニングフレームワーク比較表

フレームワーク	開発元	特徴	主な用途	学習難易度
TensorFlow	Google	計算グラフによる高速処理・本番デプロイに強い。TFLiteでモバイル対応	大規模DLモデル・産業利用・スマホアプリ	中〜高
PyTorch	Meta（旧Facebook）	動的計算グラフで直感的・デバッグが容易・研究向けに人気	AI研究・論文実装・最新モデル実験	中程度
Keras	Google（TF統合）	TensorFlowの高レベルAPI。シンプルで初心者に優しい	プロトタイプ開発・入門・教育	低い
JAX	Google	NumPy互換・自動微分・JITコンパイルで高速化。研究者向け	最先端研究・カスタムモデル実装	高い

よくある質問

Q. TensorFlowを始めるのに必要なスキルは何ですか？

A. Pythonの基礎知識（変数・関数・リスト）と、機械学習・ディープラーニングの基本概念（ニューラルネットワーク・学習・損失関数）を理解していることが必要です。数学（線形代数・微分積分・確率統計の基礎）があると理解が深まります。TensorFlow単体ではなく、Keras（TensorFlowの高レベルAPI）から入門すると初心者でも比較的スムーズに始められます。

Q. TensorFlowとPyTorchどちらを学ぶべきですか？

A. 2024年時点では研究・学習用途にはPyTorchが、本番デプロイ・産業利用にはTensorFlowが適しているとされています。ただし両者の差は縮まっており、どちらから始めても応用しやすいです。AIの論文実装やKaggle参加を目指すならPyTorch、GoogleのエコシステムやAndroidアプリへのAI組み込みを目指すならTensorFlowが向いています。

Q. TensorFlowはGPUなしでも動きますか？

A. CPU版をインストールすることでGPUなしでも動作します。ただし、深層学習の学習処理（特に画像認識・大規模モデル）はGPUと比べて大幅に遅くなります。簡単な学習実験やサンプルコードの動作確認ならCPUで問題ありませんが、本格的なモデル訓練にはNVIDIA製GPU（GeForce/RTX系）の搭載を推奨します。Google ColabなどのクラウドサービスでGPUを無料で使う選択肢もあります。

Q. TensorFlowはどんな言語で使えますか？

A. Python、C、Java、Goで使用できますが、公式がサポートを保証・推奨しているのはPythonです。JavaやGoは公式から「安全性を保証しない」と発表されており、実際のプロジェクトではPythonが圧倒的に多く使われています。Python以外の言語でTensorFlowを使う場合は、安定性や情報の少なさに注意が必要です。