しかも日本語で
最近のTensorFlowドキュメントが優秀すぎて勉強になる
Day-169で少し触れましたが、最近のTensorFlowドキュメントは本当に優秀です。
前回取り上げたのは、↓のドキュメントです。
丁寧な日本語で書かれていますし、コードもわかりやすく整っていて、その記事だけで十分に理解ができる完成度です。
TensorFlowは、周辺ライブラリの充実(TFa, TF HUB, TFDS (TensorFlow-datasets) など)、2.0でKerasのAPI統合、そもそも関数が充実していて応用力が高いので、単体での完結っぷりがすごいです。
また、Colaboratoryでほぼ確実に動かせるので、安心感があります。
Transformer チュートリアル
本題に入ると、↓のTransformerチュートリアルが本当にわかりやすいので、Transformerの論文を読んで実装に挑みたい人にオススメです。
0から実装するとめんどくさいだろうなぁ…という細かい実装（学習率のWarmup、マスキング処理、Positional-Encodingなど）が全部TensorFlowで簡潔に書いてあります。 コードを読むことで論文の復習にもなりますし、単純に実装の勉強にもなります。
Colaboratoryで実行すれば、TFDSで引っ張ってきたデータもマシンを落とせば消えてくれるので、データをダウンロードしたり整理する手間が無く、気軽に取り組めます。
おわりに
TensorFlowのドキュメントを読めば、丁寧なコードなためPythonの勉強になり、TensorFlowの効率的な使い方を学べ、ディープラーニングの実装が手元に残るのでオススメです。
