TensorFlow Açıklaması: Bileşenler, İşlevler, Desteklenen Platformlar ve Avantajlar

TensorFlow tam olarak nedir?

Makine öğrenimi ve derin öğrenme ile ilgileniyorsanız, doğru yere geldiniz! Bu makalede, TensorFlow'un ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve neyden yapıldığını keşfedeceğiz. Hepsini öğrenmek için okumaya devam edin!

TensorFlow Açıklaması

TensorFlow, bir makine öğrenimi çerçevesi ve Google'ın bir ürünüdür. Model eğitimi, veri toplama, sonuç iyileştirme ve tahminlerin sunulması görevlerini basitleştirir. Bu, açık kaynaklı bir derin öğrenme kitaplığıdır ve Google, sayısız teknolojilerini güçlendirmek için bunu kullanır. TensorFlow, birçok sinir ağı modelini ve makine öğrenimi algoritmasını hesaplamalar ve uygulamalar için kullanışlı hale getirir.

Ön uç API'si için Python kullanır ve onu uygulamalar oluşturmak için kullanabilirsiniz. Aynı uygulamaları çalıştırmak için popüler C++ dilini kullanabilirsiniz. TensorFlow, kelime gömme, rakam sınıflandırma, RNN'ler (tekrarlayan sinir ağları) ve diğer pek çok şeyi geliştirmek için derin öğrenme teknolojilerini eğitebilir ve çalıştırabilir.

Google, kullanıcı deneyimini geliştirmek ve arama özelliğini geliştirmek için TensorFlow'u kullanır. Bunun harika bir örneği, Google'ın arama çubuğundaki otomatik doldurmadır. Google, geniş bir veri kümesine sahiptir ve makine öğrenimini kullanarak kullanıcılarının deneyimini iyileştirebilir.

TensorFlow Bileşenleri

TensorFlow iki ana bileşen içerir:

• tensör
• grafikler

tensör

Tensor, Tensorflow'un ana çerçevesidir. Tensör, n-boyutu olan ve her türlü veriyi temsil eden bir matris veya vektördür. Bir tensörde bulunan tüm değerler, dizi veya matrisin boyutu olan bir şekle sahip özdeş veri türlerine sahiptir.

Bir tensör girdiden veya bazı hesaplamaların sonucu olabilir. Ve TensorFlow'daki tüm işlemler bir grafikte gerçekleşir. Bu işlemlerin adı op node'dur. Bir tensör, bir kenar ve bir düğümden oluşur. Düğüm matematiksel sürece sahipken, kenar düğümler arasındaki ilişkiyi açıklar.

grafikler

TensorFlow, grafik çerçevesini temel alır. Grafiği, eğitim oturumu sırasında sistemin gerçekleştirdiği hesaplamaları toplar ve açıklar. Grafik oldukça taşınabilir ve istediğiniz zaman kullanabilmeniz için hesaplamaların korunmasını sağlar. Grafiği ileride kullanmak üzere de kaydedebilirsiniz.

Bir grafikteki hesaplamalar, tensörlerin bağlanmasıyla gerçekleşir. Grafikler farklı GPU'larda ve CPU'larda çalışabilir. Bunları mobil sistemlerde de çalıştırabilirsiniz.

TensorFlow Neden Bu Kadar Popüler?

TensorFlow'un yaratıcıları onu ölçeklendirmek için yaratmıştı. Erişilebilirliği olağanüstü çünkü herkes ona erişebilir. Kitaplığı, Tekrarlayan Sinir Ağları gibi karmaşık mimariler oluşturmak için kullanabileceğiniz çeşitli API'lere sahiptir.

Geliştirici için sinir ağlarının gelişimini görselleştirmek için grafikler kullanır. Bunu Tensorboard aracılığıyla yapar ve geliştiricinin programda hata ayıklamasına, ölçekte dağıtmasına ve sağlam çözümler oluşturmasına yardımcı olur. GitHub'daki en popüler derin öğrenme çerçeve kitaplığıdır. Şimdiye kadar neden bu kadar popüler olduğunu anladınız.

TensorFlow Nasıl Çalışır?

TensorFlow'u kullanarak veri akışı grafikleri oluşturabilirsiniz. Bu grafikler, verilerin bir grafikte bulunan bir dizi düğümden nasıl geçtiğini gösterir. Daha önce bahsettiğimiz gibi, bu düğümler matematiksel işlemleri temsil eder ve bu düğümler arasındaki bağlantılar tensörlerdir.

Tüm bu olanakları kullanmak için Python dilini kullanabilirsiniz. Python'u öğrenmesi oldukça kolaydır ve size karmaşık soyutlamaları aktarmanız için basit yöntemler sunar. TensorFlow'un düğümleri ve tensörleri Python nesneleridir ve uygulamaları da Python uygulamalarıdır.

Ancak düğümler ve tensörlerle çalışmak için Python'u kullanabilirsiniz, ancak aynısını matematiksel işlemleri gerçekleştirmek için kullanamazsınız. Bunun için C++ kullanmanız gerekecek. Python, yalnızca TensorFlow'un parçaları arasındaki trafiği yönetir. TensorFlow'daki dönüşüm kitaplıkları C++ ikili dosyalarıdır, bu nedenle onlarla çalışmak için C++ kullanmanız gerekir.

TensorFlow uygulamalarını çalıştırmak kolay ve kullanışlıdır. Bunları bulutta, yerel bir makinede veya hatta bir akıllı telefonda çalıştırabilirsiniz. Bulutta kullanıyorsanız Google'ın TensorFlow İşlem Birimi'ni de kullanabilirsiniz. Son zamanlarda, TensorFlow 2.0 pazara girdi ve en son çözümleri (Keras API gibi) dahil ederek kullanıcı deneyimini daha da basitleştirdi.

Desteklenen Platformlar

Şimdi TensorFlow ile farklı işlemleri gerçekleştirmek için hangi platformları kullanacağınıza odaklanalım. Gereksinimlerini iki bölüme ayırabiliriz:

Gelişim

Bu, bir modeli eğittiğiniz bölümdür. Bu aşama için bir dizüstü veya masaüstü bilgisayar kullanmalısınız.

çıkarım

Bu aşamada TensorFlow'u bir platformda çalıştırırsınız. Mobil cihazlar (Android veya iOS), masaüstü bilgisayarlar (Windows, Linux veya macOS) veya bulut üzerinde çeşitli platformlar arasından seçim yapabilirsiniz.

Bir modeli eğittikten sonra, onu farklı bir makinede kullanma seçeneğiniz vardır. TensorFlow, GPU'larda da eğitime izin verir. Stanford'un araştırmacıları 2010 yılında GPU'ların cebir ve matris işlemleri için mükemmel olduğunu keşfetti. Bu keşiften bu yana GPU, bu işlevler için de bir araç haline geldi. Ve TensorFlow, GPU'larla uyumludur.

Devamını oku: Keras ve TensorFlow Nedir?

TensorFlow'un Avantajları

TensorFlow'un avantajlarından bahsetmeden “TensorFlow nedir?” sorusuna cevap veremeyiz. düzgün bir şekilde.

Soyutlama

Soyutlama, TensorFlow'un en büyük avantajıdır. Uygulamanın mantığına odaklanarak sorununuzu çözmenizi sağlar. Bir algoritmanın en küçük ayrıntılarına veya belirli bir girdiden çıktı üretme yöntemine odaklanma gereksinimini ortadan kaldırır.

Uygun

TensorFlow, kullanımı çok kolay bir arayüze sahiptir, bu da onu herhangi bir geliştirici için uygun bir araç haline getirir. Özellikle, geliştiricilerin TensorFlow uygulamalarında hata ayıklamasını çok daha kolay hale getirir. Her grafik işlevini şeffaf ve ayrı ayrı kontrol edip düzenleyebileceğiniz istekli yürütme moduna sahiptir. Aksi takdirde, düzgün bir şekilde değiştirmek veya değerlendirmek için tüm grafiği tek bir birim olarak değiştirmeniz gerekirdi.

TensorFlow'un rahatlığının bir başka mükemmel örneği de TensorBoard'dur. Web tabanlı ve etkileşimli bir pano aracılığıyla grafikleri incelemenizi sağlayan TensorFlow'un görselleştirme aracıdır.

Google'ın Desteği

TensorFlow, Google'ın Beyin Ekibinin bir ürünüdür ve bu başlı başına büyük bir avantajdır. Bu sadece TensorFlow'un daha hızlı gelişmesine yardımcı olmakla kalmadı, aynı zamanda dağıtımını ve kullanımını da kolaylaştırdı. Google'ın TensorFlow İşleme Birimi silikonu, performansını önemli ölçüde artırır ve ona birçok yetenek sağlar.

Bir Dezavantaj

TensorFlow kesinlikle birden fazla özelliğe sahiptir, ancak bir dezavantajı da vardır. Uygulanması, deterministik eğitim sonuçları elde etme işini oldukça zorlaştırmaktadır. Bazı durumlarda, bir sistemde eğittiğiniz bir model, onlara aynı verileri besleseniz bile başka bir sistemde farklı davranabilir.

TensorFlow ve Diğerleri

TensorFlow, makine öğrenimi çerçeveleri endüstrisinde yalnız değildir. Ayrıca PyTorch, Apache MXNet ve CNTK'ya sahipsiniz.

Pytorch, Python'a dayanmaktadır ve TensorFlow'a oldukça benzer. Birincisi küçük projeler için mükemmelken ikincisi uzun projeler için daha uygundur. CNTK, Microsoft Bilişsel Araç Takımıdır ve birçok alanda (sinir ağlarının, grafik yapılarının daha hızlı işlenmesi vb.) TensorFlow'un önündedir. Yine de, TensorFlow'a kıyasla öğrenmesi çok daha zor.

MXNet, Scala, Python, Perl, JavaScript, Go ve R dahil olmak üzere çoklu dil API'lerini destekler. Amazon'un AWS için birincil derin öğrenme çerçevesidir. MXNet'in yerel API'lerini, bunları TensorFlow'un API'leriyle karşılaştırdığınızda kullanmak oldukça rahatsız edicidir.

Ayrıca okuyun: Tensorflow vs Pytorch – Karşılaştırma, Özellikler ve Uygulamalar

Son düşünceler

Peki, TensorFlow nedir? Umarız cevabı bu yazıda bulmuşsunuzdur. TensorFlow ve yetenekleri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız blogumuza göz atabilirsiniz. İşte başlamanıza yardımcı olacak bazı ilginç TensorFlow proje fikirleri .

Ayrıca makine öğrenimi kurslarımıza göz atabilir ve öğrenim yolculuğunuza oradan başlayabilirsiniz. Kapsamlı kurslarımız, tüm şüphelerinizden kurtulmanıza ve bir makine öğrenimi uzmanı olmak için gerekli becerileri geliştirmenize yardımcı olacaktır. IIIT-B & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında PG Diploması, çalışan profesyoneller için tasarlanmıştır ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev, IIIT-B Mezunu statüsü, 5'ten fazla pratik uygulamalı bitirme projesi ve iş yardımı sunar en iyi firmalarla.