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。

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。

TensorFlowの変数tf.Variableは、一般的なプログラミング言語の変数の使い方とは全く異なるものです。本記事では、作成方法やスコープの効果的な使用方法、保存方法まで解説します。

TensorBoardは、TensorFlowのあらゆるデータを可視化するデバッグツールです。本記事では、TensorBoardの使い方を徹底的に解説しました。