Bilgisayarlı görü projeleri için PyTorch ve TensorFlow arasında seçim yapma

Bilgisayarlı görü ve görsel verileri analiz etmek ve anlamak için kullanılan görüntü analizi gibi AI teknolojileri ne kadar hızlı gelişirse gelişsin, bazı temel unsurlar aynı kalmaya devam ediyor. Geliştiricilerin modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için hâlâ basit ve güvenilir yöntemlere ihtiyacı var.

Şekil 1. Bilgisayarlı görü çeşitli görü görevlerine yardımcı olabilir. (Kaynak)

Bu nedenle AI çerçeveleri, AI geliştirmenin önemli bir parçasıdır. Basitçe ifade etmek gerekirse AI çerçevesi, makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve eğitmek için kullanılan temel bir sistemdir.

Çok boyutlu verilerle (görüntüler gibi) çalışmak için tensör işlemleri, otomatik türev alma (bir modelin eğitim sırasında nasıl ayarlanması gerektiğini otomatik olarak hesaplama) ve donanım hızlandırma (hesaplamayı hızlandırmak için GPU'lar ve TPU'lar gibi özel donanımları kullanma) gibi temel işlevler sağlar.

Günümüzde kullanılabilen çok sayıdaki çerçeve arasında PyTorch ve TensorFlow, bilgisayarlı görü çözümleri oluşturmak için en yaygın kullanılan iki çerçevedir. Her ikisi de derin öğrenme modellerini eğitmek ve çalıştırmak için gereken temel araçları sağlar, ancak yaklaşımları biraz farklıdır.

PyTorch ve TensorFlow, derin öğrenme modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için gereken araçları sağlar, ancak geliştirme iş akışlarına yaklaşımları farklıdır. PyTorch esnekliği ve Python'a özgü, daha sezgisel bir deneyimi öne çıkarırken TensorFlow, çok çeşitli entegre araçlarla daha yapılandırılmış bir ekosistem sunar.

Bu makalede, bilgisayarlı görü AI projen için en uygun seçeneği belirlemene yardımcı olmak amacıyla PyTorch ve TensorFlow'u kullanılabilirlik, esneklik ve dağıtım gibi temel alanlarda karşılaştıracağız. Hadi başlayalım!

Bilgisayarlı görüde derin öğrenme çerçevelerine genel bakış#

PyTorch ve TensorFlow'a geçmeden önce derin öğrenme çerçevelerine ve bunların bilgisayarlı görüdeki rolüne daha yakından bakalım.

Derin öğrenme çerçeveleri, makine öğrenimi modellerinin nasıl oluşturulup eğitileceğini basitleştiren araçlardır. Geliştiriciler, düşük seviyeli matematiksel işlemleri sıfırdan uygulamak yerine modelleri daha verimli bir şekilde tasarlamak, eğitmek ve değerlendirmek için yüksek seviyeli kütüphaneleri ve arayüzleri (genellikle yüksek seviyeli API'ler olarak adlandırılır) kullanabilir.

Tahminlerde bulunmak için verilerden örüntüler öğrenen modeller olan sinir ağlarının arkasındaki tüm zahmetli işlemleri onlar üstlenir. Çerçeveler veri işleme, model oluşturma, eğitim, çalışma zamanında yürütme ve donanım hızlandırma gibi temel görevleri yöneterek geliştiricilerin modelleri iyileştirmeye ve gerçek dünyadaki sorunları çözmeye daha fazla odaklanmasını sağlar.

Ayrıca daha yüksek seviyeli kütüphaneler için temel oluştururlar. Örneğin Ultralytics Python paketi gibi araçlar, nesne algılama, görüntü sınıflandırma ve örnek bölütleme gibi görevleri destekleyen bilgisayarlı görü modellerini eğitmeyi ve çalıştırmayı kolaylaştırır; bu araçlar PyTorch gibi çerçeveler üzerine kuruludur.

Şekil 2. Nesne algılamaya bir örnek (Kaynak)

Başka bir deyişle çerçeveler, temel hesaplamaları ve eğitim sürecini yöneterek arka uç görevi görürken daha yüksek seviyeli kütüphaneler bu özelliklerin kullanımını basitleştirmeye odaklanır. Bilgisayarlı görüde bu yaklaşım, karmaşık görevlerin yönetilmesine, büyük veri kümeleriyle çalışılmasına ve gerçek dünya uygulamalarında güvenilir şekilde performans gösteren modeller oluşturulmasına yardımcı olur.

Popüler derin öğrenme çerçevelerini keşfetme#

Artık derin öğrenme çerçevelerini daha iyi anladığımıza göre PyTorch ve TensorFlow'a geçelim. Her ikisi de bilgisayarlı görüde yaygın olarak kullanılan çerçevelerdir.

PyTorch ekosistemini anlama#

PyTorch, ilk olarak Meta'nın AI araştırma ekibi tarafından geliştirilen ve 2017'de yayımlanan açık kaynaklı bir derin öğrenme çerçevesidir. Günümüzde, devam eden geliştirmesini ve topluluk katkılarını destekleyen Linux Foundation'ın bir parçası olan PyTorch Foundation tarafından sürdürülmektedir.

AI ve bilgisayarlı görü modelleri oluşturmak için yaygın olarak kullanılır ve Python ile sorunsuz şekilde çalışır. Bu sayede geliştiriciler sinir ağlarını esnek ve sezgisel bir şekilde kolayca yazabilir, test edebilir ve güncelleyebilir.

PyTorch'un bu kadar popüler olmasının temel nedenlerinden biri dinamik hesaplama grafiğidir (istekli yürütme olarak da bilinir). Bu özellik, modellerin çalışırken oluşturulup değiştirilmesine olanak tanıyarak hata ayıklamayı ve deneme yapmayı kolaylaştırır. Bu durum, eğitim sırasında sık sık ayarlanması gereken modellerin kullanıldığı bilgisayarlı görü projelerinde özellikle yararlıdır.

PyTorch; nesne algılama, görüntü sınıflandırma ve video analizi gibi görevlerde yaygın olarak kullanılır. Ayrıca veri kümelerini yönetmek, modelleri eğitmek, performans ölçümlerini değerlendirmek, sonuçları optimize etmek ve modellerde ince ayar yapmak için yerleşik araçlar içerir.

Şekil 3. Görüntü sınıflandırmaya bakış (Kaynak)

Gelişen ekosistemi ve güçlü topluluk desteği, farklı ortamlar arasında tutarlı iş akışları oluşturmayı kolaylaştırır. Ultralytics YOLO modelleri de dahil olmak üzere birçok son teknoloji bilgisayarlı görü aracı PyTorch kullanılarak eğitilir.

TensorFlow nedir?#

PyTorch'a benzer şekilde TensorFlow, Google tarafından geliştirilen ve ağırlıklı olarak sürdürülen açık kaynaklı bir derin öğrenme çerçevesidir. AI sistemleri oluşturmak ve dağıtmak için kullanılır ve başta Python olmak üzere C++ ve JavaScript gibi diğer programlama dillerini de destekler. Modeller oluşturmaktan bunları gerçek dünya uygulamalarında çalıştırmaya kadar tüm geliştirme sürecini destekler.

TensorFlow'un en güçlü yönlerinden biri ekosistemidir. Model oluşturmak için Keras, uç cihazlarda model çalıştırmak için LiteRT (daha önce TensorFlow Lite veya TFLite olarak adlandırılıyordu), üretim ortamları için TensorFlow Serving ve web uygulamaları için TensorFlow.js gibi araçları içerir.

Ayrıca model performansını ve eğitim ilerlemesini görselleştirmek için TensorBoard gibi araçlar da içerir. Bu, ekiplerin tek bir çerçeve içinde deneme aşamasından dağıtıma geçmesini kolaylaştırır.

Bilgisayarlı görü söz konusu olduğunda TensorFlow, bulut platformları, uç cihazlar ve kurumsal sistemler arasında karmaşık ve üretime hazır iş akışlarının oluşturulmasını ve yönetilmesini destekler. Örneğin eğitilmiş modeller, Android sistemleri ve uç donanımlar gibi mobil ve gömülü cihazlarda verimli şekilde çalışacak biçimlere dönüştürülebilir ve böylece pratik kullanım senaryolarında gerçek zamanlı çıkarım yapılabilir.

Buna ek olarak TensorFlow, merkezi işlem birimleri (CPUs), GPU'lar, tensör işlem birimleri (TPUs) ve bulut altyapısı arasında dağıtık eğitim ile optimizasyonu destekler; bu da onu büyük ölçekli makine öğrenimi iş yükleri için uygun hâle getirir.

PyTorch ve TensorFlow: Temel farklar#

Sırada PyTorch ve TensorFlow'u bilgisayarlı görüde kullanılabilirlik, esneklik ve dağıtım dahil olmak üzere temel alanlarda karşılaştıracağız.

PyTorch ve TensorFlow'un kullanım kolaylığını değerlendirme#

PyTorch'un, özellikle yeni başlayanlar ve araştırmacılar için öğrenilmesinin kolay olduğu düşünülür. Python öncelikli tasarımı ve basit söz dizimi, derin öğrenme modellerini fazla kurulum gerektirmeden oluşturmayı ve test etmeyi kolaylaştırır. Hızlıca kod yazabilir, denemeler çalıştırabilir ve eğitim sırasında değişiklikler yapabilirsin; bu da geliştirmeyi hızlandırır.

TensorFlow daha yapılandırılmış bir yaklaşım benimser. Keras gibi araçlar sayesinde model oluşturmak çok daha sorunsuz hâle gelmiş olsa da eksiksiz ekosisteme alışmak yine de zaman alabilir. Bu yapı, özellikle daha büyük veya karmaşık projelerde çalışırken yararlı olabilir.

Genel olarak her iki çerçevenin de kullanımı kolaydır, ancak öğrenme eğrileri biraz farklıdır. PyTorch başlangıçta daha esnek hissettirirken TensorFlow, projeler büyüdükçe daha düzenli bir yapı sunar.

PyTorch ve TensorFlow'da esneklik ve yapılandırılmış iş akışları#

PyTorch, AI algoritmaları oluştururken sunduğu esneklikle yaygın olarak tanınır. Geliştiriciler mimarileri kolayca değiştirebilir, farklı eğitim yaklaşımlarını deneyebilir ve katı sınırlamalar olmadan iş akışlarını ayarlayabilir. Bu, deneme, hızlı prototip oluşturma ve hızlı yinelemenin önemli olduğu projeler için onu uygun hâle getirir.

PyTorch'un bir diğer avantajı hata ayıklamanın ne kadar kolay olduğudur. Dinamik ve Python tabanlı bir ortamda çalıştığı için geliştiriciler eğitim sırasında modelin içinde neler olduğunu inceleyebilir ve sorunları hızla düzeltebilir; bu da geliştirmeyi hızlandırır.

Buna karşılık TensorFlow, daha yapılandırılmış iş akışlarını öne çıkarır. Standartlaştırılmış işlem hatlarının ve araçların kullanımını teşvik ederek kullanıcıların daha büyük projelerde tutarlılığı korumasını sağlayabilir. Bu özellik, istikrarlı ve tekrarlanabilir süreçler gerektiren karmaşık sistemleri yönetirken özellikle yararlıdır.

Uygulamada her iki çerçeve de esnek geliştirmeyi ve yapılandırılmış iş akışlarını destekler, ancak PyTorch denemeler sırasında daha esnek hissettirirken TensorFlow, iş akışlarını düzenlemek için daha yapılandırılmış bir yaklaşım sunar.

Üretim ortamına dağıtım desteğini analiz etme#

Bilgisayarlı görü sistemleri oluştururken dağıtım ve üretim desteği dikkate alınması gereken temel unsurlardır. TensorFlow; modelleri mobil cihazlarda, web uygulamalarında ve bulut platformlarında çalıştırmayı destekleyen araçlarıyla güçlü bir dağıtım ekosistemine sahiptir ve bu da onu gerçek dünyada büyük ölçekte kullanım için uygun hâle getirir.

PyTorch da dağıtımı destekler ve son yıllarda üretim yeteneklerini genişletmiştir. Modelleri sunmak ve farklı biçimlere aktarmak için araçlar sunarak modellerin güçlü uyumlulukla farklı ortamlarda çalışmasına olanak tanır.

Basitçe ifade etmek gerekirse her iki çerçeve de dağıtım için kullanılabilir, ancak TensorFlow daha entegre bir araç seti sunarken PyTorch, iş akışına bağlı olarak daha esnek bir yaklaşım sağlar.

Her iki çerçevenin performansı ve ölçeklenebilirliği#

Büyük veri kümeleri ve karmaşık modellerle çalışırken performans ve ölçeklenebilirlik önemli değerlendirme unsurları hâline gelir. Bunlar, modellerin ne kadar verimli eğitileceğini ve donanım ile dağıtık sistemler genelinde ne kadar iyi ölçekleneceğini etkiler.

PyTorch, geliştirme sırasındaki esnekliğiyle bilinir; geliştiricilerin fikirleri hızlıca test etmesine, modeller üzerinde yineleme yapmasına ve performansı iyileştirmesine olanak tanır. Ayrıca Dağıtık Veri Paralelliği (DDP) gibi araçlar aracılığıyla dağıtık eğitimi destekler; CUDA etkin sistemler dahil olmak üzere birden çok GPU genelinde ölçeklendirme yapılmasını sağlar ve TPU hızlandırmayla da kullanılabilir.

Benzer şekilde TensorFlow, dağıtık eğitim, bulut tabanlı iş akışları ve TPU'lar gibi özel donanımlar için araçlarla iş yüklerinin ölçeklendirilmesini güçlü biçimde destekler. Ekosistemi, farklı ortamlar genelinde büyük ölçekli eğitim ve dağıtımı yönetebilir.

Genel olarak her iki çerçeve de yüksek performans gerektiren zorlu bilgisayarlı görü iş yüklerini işleyebilir. Temel fark, ölçeklendirme ve iş akışı yönetimine nasıl yaklaştıklarında yatar.

PyTorch ve TensorFlow'un topluluk ve endüstri tarafından benimsenmesi#

Hem PyTorch hem de TensorFlow, güçlü toplulukları ve ekosistemleriyle araştırma ve endüstride yaygın olarak kullanılır. Ayrıca geliştiricilerin becerilerini geliştirip ilerletirken yararlanabileceği kapsamlı belgeler, öğreticiler ve öğrenme kaynakları içerirler.

PyTorch özellikle açık kaynak ve araştırma topluluklarında popülerdir. Esnekliği ve deneme kolaylığı, onu akademik çalışmalar ve yeni model geliştirme için yaygın bir seçenek hâline getirmiş ve son dönemdeki birçok yeniliğin PyTorch ile oluşturulmasını sağlamıştır.

TensorFlow da özellikle büyük ölçekli ve üretim odaklı ortamlarda geniş ölçüde benimsenmiştir. Ekosistemi ve araçları, tutarlılık ve uzun vadeli bakım gerektiren karmaşık sistemler üzerinde çalışan ekipleri ve bireyleri destekler.

PyTorch ve TensorFlow'un Ultralytics YOLO ekosistemindeki yeri#

PyTorch ve TensorFlow'u öğrenirken proje gereksinimlerine göre aralarında nasıl seçim yapacağını merak edebilirsin. Sonuç olarak karar; iş akışına, hedeflerine ve dağıtım ihtiyaçlarına bağlı olarak değişebilir.

Bu ayrımı daha net hâle getirmek için gerçek dünyadan bir örneğe bakalım. Ultralytics YOLO modelleriyle çalıştığını düşün.

Ultralytics YOLO26 gibi bir model eğitilirken temel çerçeve olarak PyTorch kullanılır. Bu, geliştiricilerin veri kümeleriyle çalışırken model mimarilerini denemesini, eğitim ayarlarını değiştirmesini ve hızlıca yineleme yapmasını sağlar.

Şekil 4. Bir görüntüde nesneleri algılamak için YOLO26 kullanımı (Kaynak)

Model eğitildikten sonra TensorFlow.js ve LiteRT (daha önce TensorFlow Lite olarak adlandırılıyordu) dahil olmak üzere farklı biçimlere aktarılabilir; böylece aynı model mobil cihazlar, uç donanımlar ve bulut sistemleri gibi çeşitli ortamlarda dağıtılabilir.

Bu iş akışında PyTorch geliştirme ve eğitim aşamasında kullanılırken hedef platforma bağlı olarak TensorFlow ile ilgili araçlar üretim ortamlarında dağıtım sırasında kullanılabilir. Ancak bu durum, belirli iş akışına ve proje gereksinimlerine göre değişebilir.

Bazı durumlarda eğitimden dağıtıma kadar tüm işlem hattı boyunca tek bir çerçeve kullanılabilir. Diğer durumlarda ise farklı dağıtım ihtiyaçlarını karşılamak için birden çok araç ve biçim birleştirilebilir.

Önemli çıkarımlar#

PyTorch ve TensorFlow, veri bilimi ve bilgisayarlı görüde yaygın olarak kullanılan makine öğrenimi çerçeveleridir ve her birinin kendine özgü güçlü yönleri vardır. Birini diğerine tercih etmek yerine seçim çoğunlukla hangisinin iş akışına ve proje ihtiyaçlarına daha uygun olduğuna bağlıdır. Birçok durumda bunları birlikte kullanmak, daha verimli ve ölçeklenebilir AI sistemleri oluşturmaya yardımcı olabilir.

AI hakkında daha fazla bilgi edinmek için topluluğumuza ve GitHub depomuza göz at. Çözüm sayfalarımızda sağlık hizmetlerinde AI ve üretimde bilgisayarlı görü gibi uygulamaları keşfet. Lisanslama seçeneklerimizi incele ve bugün geliştirmeye başla!