TensorFlow

TensorFlowとは、Google Brainチームが2015年に公開したオープンソースの機械学習・ディープラーニングフレームワークです。大規模な本番環境でのデプロイ実績とKeras統合による高レベルAPIの使いやすさを強みとし、PyTorchと並ぶディープラーニング開発の2大フレームワークの一つです。

設計思想として、TensorFlowは「研究から本番まで」のエンドツーエンドプラットフォームを志向しています。初期バージョン（1.x）では静的計算グラフ（Define-and-Run）を採用していましたが、TensorFlow 2.0でEager Execution（動的実行）をデフォルトに変更し、直感的な開発体験を実現しました。Kerasを公式高レベルAPIとして統合し、数行のコードでモデル構築・学習・評価が完結します。

主要コンポーネントとして、(1)Keras：`tf.keras`として統合された高レベルAPI。Sequential・Functional・Subclassing の3つのモデル構築パターンを提供、(2)TensorFlow Serving：学習済みモデルをgRPC/REST APIとして本番環境にデプロイするサービングシステム、(3)TensorFlow Lite：モバイル・組み込みデバイス向けの軽量推論エンジン、(4)TensorFlow.js：ブラウザ・Node.js上で機械学習を実行するJavaScriptライブラリ、(5)TFX（TensorFlow Extended）：本番MLパイプラインの構築フレームワークを提供します。

PyTorchとの棲み分けとして、研究分野ではPyTorchが主流となっていますが、本番環境でのモデルサービング（TensorFlow Serving）、モバイルデプロイ（TensorFlow Lite）、ブラウザ実行（TensorFlow.js）ではTensorFlowが依然として強みを持っています。Google CloudのVertex AIとのネイティブ統合も企業利用における利点です。LLM時代においてはPyTorchが研究・開発の標準となっていますが、TensorFlowは本番デプロイと推論最適化の分野で引き続き重要な役割を果たしています。