TensorFlow�{Keras�̍ŐV���Ƃ��āAKeras 3.0�̃����[�X�ɔ����ATensorFlow����Ɨ����ATensorFlow 2.16�ȍ~��Keras 3���f�t�H���g�ƂȂ������Ƃɂ��ďЉ�܂��B�܂��AKeras 3�iTensorFlow�o�b�N�G���h�j�ł̏�������A����̃f�B�[�v���[�j���O���C�u�����̑I�ѕ��ɂ��Ă������������܂��B
�@����4�N���O�ɂȂ�܂����A2020�N5�����u�}���`�o�b�N�G���hKeras�̏I���i���イ����j�Atf.keras�Ɉ�{���v�Ƃ����L���������܂����B���������̌�A�t�̓������N���Ă��܂��B�{�e�ł́A�O��̋L�����t�H���[�A�b�v����ړI�����˂āA�ŐV�̏����`�����܂��B
�@��������Keras�Ƃ́A���Ƃ��Ƒ��̃t���[�����[�N���o�b�N�G���h�Ƃ��đI�����A���ȒP�ɃR�[�h���������߂̃f�B�[�v���[�j���O���C�u�����̈�ł����B������TensorFlow��Theano�ACNTK�Ƃ����������̃t���[�����[�N��I���ł������߁A�}���`�o�b�N�G���h�ƌĂ�Ă��܂����B���ꂪ2020�N5���A���̃}���`�o�b�N�G���h������߁ATensorFlow�W���̍�����API�i�ʏ́Ftf.keras�j�Ƃ���TensorFlow�̒��Ɋ��S�Ɏ�荞�܂�܂����B
�@���ꂩ��3�N���2023�N11��28���AKeras 3.0�������[�X����܂����B���̃o�[�W�����ł́A�I�[�v���\�[�X�ł���Keras��GitHub���|�W�g�����ATensorFlow�ɓ����ł́uGitHub�Fkeras-team/tf-keras�v�i2019�`2023�N�j����A�Ɨ��ł́uGitHub�Fkeras-team/keras�v�ɕύX����Ă��܂��B
�@TensorFlow����Ɨ������������ŁAKeras 3�ł̓}���`�o�b�N�G���h�@�\���������܂����B�o�b�N�G���h�̑I�������AJAX�ATensorFlow�APyTorch�Ƃ����ŐV�̃f�B�[�v���[�j���O���C�u���������p�\�ɂȂ��Ă��܂��B
�@�ŏ��ɋ������Ă���JAX�́ANumPy���C�N�̍����ȃ��C�u�����ŁAGoogle DeepMind�Ŏg���Ă��邱���ŗL���ł��BJAX�́A��x���ōׂ����������\�Ȃ��߁A�����Ҍ����ł��B�ŋ߂�Google�̌����ł́A���̃��C�u�����������g���Ă���Ɨ\�z����܂��B
�@���ɋ������Ă���TensorFlow�o�b�N�G���h�ɂ��A������tf.keras���[�U�[�͈��������A������API�Ƃ���Keras�𗘗p�ł��܂��BTensorFlow�͌�������ł�PyTorch�ɃV�F�A��D���Ă��܂����ATensorFlow Lite���g���G�b�W�f�o�C�X�����Ȃǂ̃r�W�l�X����ł͈ˑR�Ƃ��č̗p����Ă���AAI�̊J���Ƃ��������^�p�̖ʂŐ����c���Ă����\���������ƕM�҂͍l���Ă��܂��B
�@�Ō�ɋ������Ă���PyTorch�́A�l�C�̃f�B�[�v���[�j���O���C�u�������J�o�[���Ă��������Ƃ������Ƃł��傤�B�Ƃ͂����APyTorch�ɂ�Sequential�N���X���g���āAKeras�œ����I������Sequential�i�ϑw�^�j���f���̏������Ɠ����悤�ɏ����܂��B����āAKeras�o�R��PyTorch���g�������b�g�͂����܂ō����Ȃ����낤�A�Ƃ����̂��M�҂̊��z�ł��B
�@�M�҂̈ӌ��Ƃ��ẮA�V����Keras 3�ȍ~���g�������ꍇ�A�X�s�[�h��D�悷��Ȃ�JAX�o�b�N�G���h���A���萫��D�悷��Ȃ�TensorFlow�o�b�N�G���h��I������Ƃ悢�ł��傤�B
�@����ɂ��ꂩ���4�J�����2024�N3��8���AKeras 3���f�t�H���g�̍�����API�Ƃ���TensorFlow 2.16�������[�X����܂����B���̃^�C�~���O�ŁATensorFlow�ɂ�tf.keras����������Ȃ��Ȃ�܂����B
�@����ɁATensorFlow�̈ˑ��p�b�P�[�W�Ƃ��āATensorFlow�̃C���X�g�[���Ɠ�����Keras 3���C���X�g�[�������悤�ɂȂ��Ă��܂��B�܂�A��������Ă��Ȃ��Ă��AKeras��TensorFlow�W���̍�����API�ł��葱���邱�Ƃ͕ς��܂���B
�@�������Atf.keras�iKeras 2�j���g��������K�v������l�̂��߂̋~�ϑ[�u���p�ӂ���Ă��܂��B��̓I�ɂ́Apip install tf-keras~=2.16�Ƃ����V�F���R�}���h�ŁAtf.keras���C���X�g�[���ł��܂��B�܂��A���ϐ��Ƃ���TF_USE_LEGACY_KERAS=1���w�肷�邱�ƂŁAKeras 3�̑����Keras 2�i�]����tf.keras�j���g����悤�ɐ�ւ��܂��B
�@���Ȃ݂ɁA���������~�ϑ[�u������̂ŁA�{�e�̃^�C�g���ɂ���u�I���v�͌����߂���������܂���B�������A�����I�Ɍ��Ă����߂ł���g�����ł͂Ȃ��̂ŁA�u�I���v�Ƃ����������t�Ŏ��m���邱�Ƃɂ��܂����B
�@�ȑO��tf.keras�ł́A���X�g1�̂悤��TensorFlow���C���|�[�g������A������tf.keras.�c�c�Ƃ������R�[�h�������̂���ʓI�ł����B
import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.Sequential()
�@����tf.keras.�c�c�Ƃ����������́ATensorFlow 2.16�ȍ~�ł��L���ł��邽�߁A�����̃R�[�h���C������K�v�͂���܂���B�܂��Aimport tensorflow.keras as keras�Ƃ��������������l�ɗL���ł��B
�@�������AKeras��TensorFlow�ɓ����Ă���킯�ł��Ȃ��̂ɁAtf.keras.�c�c��tensorflow.keras�Ƃ����������͕s���R�ł͂Ȃ��ł��傤���B����č���́A���X�g2�̂悤��Keras�ŕW���I�ȏ������ɕς��Ă����̂��D�܂����Ǝv���܂��B
import keras
model = keras.models.Sequential()
�@�������A����͂����܂ŕM�҂̌����ɂ����܂���̂ŁA���̓_�ɂ����ӂ��������B���M���_�i2024�N5��17���j�ł������́uTensorFlow 2�`���[�g���A���v�ł́A���X�g1�̂悤��tf.keras.�c�c�Ƃ����������̂܂܂ɂȂ��Ă��܂��B
�@�Ȃ��AKeras�̓}���`�o�b�N�G���h�ɂȂ��Ă���̂ŁAJAX�^TensorFlow�^PyTorch�̕������C���X�g�[���ς݂̏ꍇ�́A���X�g2�̃R�[�h�������O�ɁA���ϐ��Ƃ���KERAS_BACKEND="tensorflow"�i��������"jax"��"torch"�j���w�肷��K�v������܂��B�܂��́A���[�J�����̍\���t�@�C���i~/.keras/keras.json�j�Ɉꊇ�Ŏw�肷�邱�Ƃ��ł��܂��B���X�g3�̂悤��Python�R�[�h�Ŏ��O�Ɋ��ϐ����Z�b�g���Ă�OK�ł��B
import os
os.environ["KERAS_BACKEND"] = 'tensorflow'
print(keras.backend.backend())
# �o�͗�F 'tensorflow'
�@�ȏオ���`�����Ă��������������e�ł��B�Ō�ɁAKeras 3��f�B�[�v���[�j���O�̃��C�u�����ɂ��āA���Ȃ�̈ӌ��⊴�z�������Ă����܂��B
�@�{�e�̘A�ږ��Ƃ��ċL�ڂ��Ă����wTensorFlow 2�{Keras�itf.keras�j����x�Ƃ����\���́A���͂�Â��Ȃ��Ă��܂��܂����B�Ȃ̂ŁA�wKeras 3�iTensorFlow�o�b�N�G���h�j����x�Ƃ����A�ږ��ɕς��āA�e��̃R�[�h��import tensorflow as tf; tf.keras����import keras�ɕς��Ă����K�v���������Ă��܂��B���̍�Ɨʂ͑����Ȃ肻���Ȃ̂ŁA�����ɂ͂ł��܂��A������C�����Ă�������ł��B
�@���̗Ⴉ���������悤�ɁATensorFlow��Keras�́A�傫�ȑS�̕��j��p�ɂɕύX���Ă���A���[�U�[���炷��Ɓu�t���Ă����Ȃ��v�Ɗ����邱�Ƃ������ł��BKeras�̍���̕ύX���A�V�K���[�U�[�̎�荞�݈ȏ�ɁA�u�������[�U�[��Keras����v�Ƃ����}�C�i�X�̉e���މ\��������̂ł͂Ȃ����Ǝv���Ă��܂��B
�@�܂��APyTorch���܂߂ăf�B�[�v���[�j���O�̃��C�u�������̂��A�ŋ߂͂��܂�b��ɂȂ��Ă��܂���BPyTorch�ɂ͓��{�ő傫�ȃ��[�U�[�R�~���j�e�B�[�͂��ɂł��Ȃ������ƕM�҂͔F�����Ă��܂����ATensorFlow�̓��{���[�U�[�R�~���j�e�B�[�ł���TFUG�iTensorFlow User Group Tokyo�j���R���i�Јȍ~�͊���������܂���B����AI�̑䓪������ɒǂ��ł����������ƕM�҂͍l���Ă��܂��B���̂悤�ȃ��[�U�[�R�~���j�e�B�[�͓̏��{�����łȂ��A���E�S�̂ł������ł��i���M�Ғ��ׁj�B
�@�����TensorFlow�ɂ́A�uTensorFlow�f�x���b�p�[�F�莑�i�v�Ƃ������i���x������܂������A2024�N5������A�܂�ŋ߁A�I�����Ă��܂��܂����B
�@�����������܂���ƁA���S�Ҍ�����Keras�Ŋw�ԂƂ����P�[�X�͑傢�ɂ��蓾��Ǝv���܂����AKeras 3�Ń��[�U�[�V�F�A��L���̂͂��Ȃ����ƕM�҂͗\�z���Ă��܂��B���������l����ƁA�f�B�[�v���[�j���O�̏��S�҂��wPyTorch����x�i������̘A�ڂ��ŐV�o�[�W��������\��j����w�юn�߂�̂��悢�Ǝv���܂��B�Ő�[�̌����҂Ȃ�AJAX���L�͂ȑI�������Ǝv���܂��B
Copyright© Digital Advantage Corp. All Rights Reserved.