TensorFlow

TensorFlow Nasıl Çalışır TensorFlow

TensorFlow , çok boyutlu diziler olan tensörleri kullanarak verileri işler.TensorFlow" adı, bu tensörlerin bir hesaplama grafiği üzerinden akışını ifade eder. Önceki sürümler önceden tanımlanmış statik grafiklere dayanırken, TensorFlow 2.x varsayılan olarak istekli yürütme özelliğini getirerek geliştirme sürecini standart Python programlamaya benzer şekilde daha etkileşimli ve hata ayıklamayı daha kolay hale getirmiştir. Temel özelliklerden biri, sinir ağlarını (NN'ler) eğitmek için gerekli olan gradyanların hesaplanmasını geriye yayılma gibi tekniklerle basitleştiren otomatik farklılaştırmadır. TensorFlow , yüksek performanslı hesaplama için GPU'lar (Grafik İşleme Birimleri) gibi donanım hızlandırıcılarını ve TPU 'lar (TTensor İşleme Birimleri) gibi özel donanımları verimli bir şekilde kullanır.

Temel Özellikler ve Ekosistem

TensorFlow'un kapsamlı ekosistemi tüm makine öğrenimi iş akışını basitleştirir:

• Keras Entegrasyonu: TensorFlow , üst düzey API'si olarak Keras 'ı içerir ve modeller oluşturmak ve eğitmek için sezgisel bir yol sunar.
• Esnek Dağıtım: Sunucular, bulut bilişim platformları, mobilTensorFlow Lite), webTensorFlow.js) ve uç cihazlar arasında dağıtımı destekler.
• Model Optimizasyonu: Daha küçük, daha hızlı modeller oluşturmak için model niceleme ve model budama gibi teknikler için TensorFlow Model Optimizasyon Araç Setini içerir.
• Sağlam Üretim Araçları: Üretimde uçtan uca ML boru hatlarını yönetmek için TensorFlow Extended ( TensorFlow ) gibi araçlar sunar.
• Donanım Hızlandırma: CPU'larda, NVIDIA GPU'larda ve Google'ın TPU'larında performans için optimize edilmiştir.
• Otomatik Farklılaştırma: Adam veya SGD gibi çeşitli optimizasyon algoritmalarını kullanarak model eğitimi için gradyanları otomatik olarak hesaplar.

TensorFlow vs PyTorch

TensorFlow ve PyTorchderin öğrenme (DL) alanındaki iki baskın çerçevedir. Tarihsel olarak, TensorFlow (2.0 öncesi) üretim dağıtımı için tercih edilen statik hesaplama grafiklerini kullanırken, PyTorch esneklik için araştırmada tercih edilen dinamik grafikleri kullanmıştır. TensorFlow 2.x'in istekli yürütmesi ile bu fark azalmıştır. TensorFlow , TensorFlow Serving ve Lite gibi araçlar sayesinde üretim dağıtım senaryolarında genellikle üstünlük sağlar. PyTorch hissi ile bilinen PyTorch, araştırma topluluğunda erken ilgi gördü. Her iki çerçeve de artık araştırma ve üretim için güçlü desteğe, kapsamlı kütüphanelere ve büyük topluluklara sahiptir. TensorFlow, PyTorch ve OpenCV gibi Vision AI çerçevelerinin karşılaştırmasını inceleyebilirsiniz.

Uygulamalar ve Örnekler

TensorFlow çok yönlüdür ve birçok alanda kullanılır:

• Bilgisayarla Görme (CV): Görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve görüntü segmentasyonu gibi uygulamalara güç verir. Örneğin Google , Google Street View 'da panoramik görüntüleri analiz etmek ve birleştirmek amacıyla görüntü işleme için TensorFlow kullanmaktadır.
• Doğal Dil İşleme (NLP): Duygu analizi, makine çevirisi ve BERT gibi büyük dil modelleri oluşturma gibi görevler için kullanılır. Google'ın arama sorgularını yorumlamaya yardımcı olan RankBrain arama algoritması, TensorFlow'un ilk büyük ölçekli dağıtımlarından biriydi.
• Sağlık Hizmetleri: Taramalardan hastalıkları tespit etmek için tıbbi görüntü analizinde ve ilaç keşfinde uygulanır.
• Otonom Sistemler: Sürücüsüz otomobiller ve robotik için algılama sistemleri geliştirmede kullanılır.

Ultralytics Entegrasyonu

Ultralytics , TensorFlow ile sorunsuz entegrasyon sağlayarak kullanıcıların her iki platformun güçlü yönlerinden yararlanmasına olanak tanır. Ultralytics YOLO modellerini çeşitli TensorFlow formatlarına kolayca aktarabilirsiniz:

• TensorFlow SavedModel: TensorFlow Serving ile modelleri sunmak veya bulut ortamlarında dağıtmak için standart bir format.
• TensorFlow Lite: Mobil, gömülü ve IoT cihazlarında dağıtım için optimize edilmiş format.
• TensorFlow.js: Modellerin doğrudan web tarayıcılarında veya Node.js uygulamalarında çalıştırılmasını sağlar.
• TF GraphDef: Daha düşük seviyeli bir grafik tanımlama formatı.
• Kenar TPU: Google'ın Edge TPU donanım hızlandırıcıları için dışa aktarma.

Bu esneklik, kullanıcıların aşağıdaki gibi modelleri eğitmesine olanak tanır Ultralytics YOLOv8 veya YOLO11 'i Ultralytics ekosistemi içinde, belki de Ultralytics HUB aracılığıyla yöneterek TensorFlow tarafından desteklenen çok çeşitli platformlara verimli bir şekilde dağıtabilirsiniz. Ultralytics entegrasyonları hakkında ayrıntılı belgeleri burada bulabilirsiniz.