TensorFlowは計算グラフを内部で構築するための、型を指定しなければならないときがあります。本記事では、TensorFlowのTensor型に指定することのできるdtypeの種類をまとめました。

TensorFlowはデータフロープログラミングで計算グラフを構築して計算を実行するプログラミングパラダイムです。Pythonの算術演算とは種類が違うので、本記事を通して使い方をマスターしましょう。

TensorFlowにはテンソルに形状（shape）という概念が存在しています。本記事では、TensorFlowを扱う上では必須知識のshapeの意味とテンソルのshapeを取得するtf.shapeと.get_shapeについて解説しました。

TensorFlowには定数を定義することのできるtf.constantという関数が存在しています。本記事では、tf.constantを使って定数を定義する方法を解説しています。

TensorFlowには、計算グラフにfeed_dictを使って変数を受け渡すことのできるtf.placeholderという関数があります。今回は、placeholderの使い方とvariableとの違いを解説します。

TensorFlowが推奨するデータフォーマットはTFRecordです。本記事では、TFRecordを使う理由、メリット、使い方を徹底的に解説しました。

強化学習は、機械学習の1種で環境から教師データを与えずに自ら適応していくアルゴリズムです。本記事では、強化学習を学び始めの方やこれから活用を考えている方が理解できるように解説しました。

TensorFlowのDataset APIは、TensorFlow1.2から新しく追加された機能です。本記事では、複数のデータセットを同時に処理しながら、複雑な前処理を簡単に使えるようになるDataset APIの使い方を徹底解説しました。

ビームサーチは、探索アルゴリズムの一種です。ディープラーニングや機械学習の分野でも文章生成中での単語選択などに応用されています。本記事では、ビームサーチの基礎アルゴリズムの解説をしながら機械学習でどのように活用されているのかを説明しています。