Bilgisayarlı görü projeleri için PyTorch ile TensorFlow arasında seçim yapma

Bilgisayarlı görü ve görsel verileri analiz edip anlamak için kullanılan görüntü analitiği gibi yapay zekâ teknolojileri ne kadar hızlı gelişse de bazı temel noktalar değişmeden kalıyor. Geliştiricilerin modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için hâlâ basit ve güvenilir yöntemlere ihtiyacı var.

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

Yapay zekâ çerçeveleri, yapay zekâ geliştirmenin bu kadar önemli bir parçası olduğu için var. Basitçe ifade etmek gerekirse yapay zekâ çerçevesi, makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve eğitmek için temel bir sistemdir.

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

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

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

Bu makalede, görü yapay zekâsı projen için en uygun seçeneği belirlemene yardımcı olmak üzere PyTorch ile 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 bilgisayarlı görüde oynadıkları role daha yakından bakalım.

Derin öğrenme çerçeveleri, makine öğrenimi modellerinin oluşturulmasını ve eğitilmesini kolaylaştıran araçlardır. Geliştiriciler, düşük seviyeli matematiksel işlemleri sıfırdan uygulamak yerine modelleri daha verimli biçimde tasarlamak, eğitmek ve değerlendirmek için üst düzey kitaplıkları ve arayüzleri (çoğunlukla üst düzey API'ler olarak adlandırılır) kullanabilir.

Verilerden örüntüler öğrenerek tahmin yapan modeller olan sinir ağlarının yoğun hesaplama gerektiren işlerini de üstlenirler. Çerçeveler; veri işleme, model oluşturma, eğitim, çalışma zamanında yürütme ve donanım hızlandırma gibi temel görevleri yöneterek geliştiricilerin modelleri iyileştirmeye ve gerçek dünya sorunlarını çözmeye daha fazla odaklanmasını sağlar.

Daha üst düzey kitaplıkların temelini de oluştururlar. Örneğin Ultralytics Python paketi gibi araçlar, PyTorch gibi çerçeveler üzerine kurulu nesne algılama, görüntü sınıflandırma ve örnek bölütleme görevlerini destekleyen bilgisayarlı görü modellerini eğitmeyi ve çalıştırmayı kolaylaştırır.

Şekil 2. Nesne algılamaya bir örnek (Kaynak)

Başka bir deyişle çerçeveler, temel hesaplamaları ve eğitim sürecini yöneten arka uç görevi görürken üst düzey kitaplıklar bu özelliklerin kullanımını basitleştirmeye odaklanır. Bilgisayarlı görüde bu yaklaşım; karmaşık görevleri yönetmeye, büyük veri kümeleriyle çalışmaya ve gerçek dünya uygulamalarında güvenilir biçimde çalışan modeller oluşturmaya yardımcı olur.

Popüler derin öğrenme çerçevelerini keşfetme#

Derin öğrenme çerçevelerini artık 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 yapay zekâ araştırma ekibi tarafından geliştirilen ve 2017'de yayımlanan açık kaynaklı bir derin öğrenme çerçevesidir. Günümüzde, gelişimini ve topluluk katkılarını destekleyen Linux Foundation bünyesindeki PyTorch Foundation tarafından sürdürülmektedir.

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

PyTorch'un bu kadar popüler olmasının başlıca nedenlerinden biri dinamik hesaplama grafiğidir (eager execution olarak da bilinir). Bu özellik, modellerin çalışırken oluşturulup değiştirilmesine olanak tanıyarak hata ayıklamayı ve denemeler yapmayı kolaylaştırır. Modellerin eğitim sırasında sık sık ayarlanması gereken bilgisayarlı görü projelerinde bu özellik özellikle kullanışlıdır.

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

Şekil 3. Görüntü sınıflandırmaya bakış (Kaynak)

Genişleyen ekosistemi ve güçlü topluluk desteği, farklı ortamlarda tutarlı iş akışları oluşturmayı kolaylaştırır. Ultralytics YOLO modelleri dâhil olmak üzere birçok son teknoloji bilgisayarlı görü aracı PyTorch kullanılarak eğitilir.

TensorFlow nedir?#

PyTorch'a benzer şekilde TensorFlow da Google tarafından geliştirilen ve ağırlıklı olarak sürdürülen açık kaynaklı bir derin öğrenme çerçevesidir. Yapay zekâ sistemleri oluşturmak ve dağıtmak için kullanılır; çoğunlukla Python kullanır, ayrıca C++ ve JavaScript gibi diğer programlama dillerini de destekler. Model oluşturmadan modelleri gerçek dünya uygulamalarında çalıştırmaya kadar tüm geliştirme sürecini destekler.

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

Ayrıca model performansını ve eğitim ilerlemesini görselleştirmek için TensorBoard gibi araçlar da içerir. Bu sayede ekipler, tek bir çerçeve içinde deney aşamasından dağıtıma daha kolay geçebilir.

Bilgisayarlı görü alanında TensorFlow; bulut platformlarında, uç cihazlarda ve kurumsal sistemlerde karmaşık, üretime hazır iş akışları oluşturmayı ve yönetmeyi destekler. Örneğin eğitilmiş modeller, Android sistemleri ve uç donanımlar gibi mobil ve gömülü cihazlarda verimli biçimde çalışacak formatlara dönüştürülebilir; böylece pratik kullanım senaryolarında gerçek zamanlı çıkarım yapılabilir.

Bunun yanı sıra TensorFlow, merkezi işlem birimleri (CPUs), GPU'lar, tensör işleme birimleri (TPUs) ve bulut altyapısında dağıtık eğitimi ve optimizasyonu destekleyerek büyük ölçekli makine öğrenimi iş yükleri için uygun hâle gelir.

PyTorch ve TensorFlow: Temel farklar#

Şimdi kullanılabilirlik, esneklik ve dağıtım dâhil olmak üzere bilgisayarlı görüdeki temel alanlar açısından PyTorch ile TensorFlow'u karşılaştıralım.

PyTorch ve TensorFlow'un kullanım kolaylığını değerlendirme#

PyTorch'un öğrenilmesinin kolay olduğu, özellikle yeni başlayanlar ve araştırmacılar için sıkça dile getirilir. Python öncelikli tasarımı ve basit söz dizimi, fazla kurulum gerektirmeden derin öğrenme modelleri oluşturmayı ve test etmeyi kolaylaştırır. Hızlıca kod yazabilir, deneyler yapabilir ve eğitim sırasında değişiklikler uygulayabilirsin; bu da geliştirme sürecini hızlandırır.

TensorFlow daha yapılandırılmış bir yaklaşım benimser. Keras gibi araçlar model oluşturmayı çok daha kolay hâle getirse de tüm ekosistemine alışmak yine de biraz zaman alabilir. Bu yapı, özellikle daha büyük veya karmaşık projelerde çalışırken faydalı olabilir.

Genel olarak her iki çerçeve de kullanıcı dostudur, ancak öğrenme süreçleri biraz farklıdır. PyTorch başlangıçta daha esnek hissettirirken TensorFlow, projeler büyüdükçe daha düzenli bir yapı sunar.

PyTorch ve TensorFlow'da esneklik ile yapılandırılmış iş akışları#

PyTorch, yapay zekâ algoritmaları oluştururken sunduğu esneklikle tanınır. Geliştiriciler mimarileri kolayca değiştirebilir, farklı eğitim yaklaşımlarını deneyebilir ve katı kısıtlamalar olmadan iş akışlarını düzenleyebilir. Bu özellik, denemelerin, hızlı prototiplemenin ve çabuk yinelemenin önemli olduğu projeler için onu uygun hâle getirir.

PyTorch'un bir diğer avantajı da hata ayıklamanın kolay olmasıdır. Dinamik, Python tabanlı bir ortamda çalıştığı için geliştiriciler eğitim sırasında modelin içinde neler olduğunu inceleyip sorunları hızlıca düzeltebilir; bu da geliştirme sürecini hızlandırır.

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

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 inceleme#

Bilgisayarlı görü sistemleri oluştururken dağıtım ve üretim desteği göz önünde bulundurulması gereken temel etkenlerdir. TensorFlow; modelleri mobil cihazlarda, web uygulamalarında ve bulut platformlarında çalıştırmayı destekleyen araçlarıyla güçlü bir dağıtım ekosistemine sahiptir ve bu sayede büyük ölçekte gerçek dünya kullanımı için uygundur.

PyTorch da dağıtımı destekler ve son yıllarda üretim ortamlarına yönelik yeteneklerini genişletmiştir. Model sunma ve modelleri farklı formatlara aktarma araçları sunarak modellerin güçlü uyumlulukla farklı ortamlarda çalışmasını sağlar.

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 hâle gelir. Bu etkenler, modellerin ne kadar verimli eğitildiğini ve donanım ile dağıtık sistemler genelinde ne kadar iyi ölçeklendiğini belirler.

PyTorch, geliştirme sırasındaki esnekliğiyle bilinir; geliştiricilerin fikirleri hızla test etmesine, modellerde yinelemeler yapmasına ve performansı iyileştirmesine olanak tanır. Ayrıca Dağıtık Veri Paralelliği (DDP) gibi araçlarla dağıtık eğitimi destekler. Böylece CUDA destekli sistemler dâhil olmak üzere birden fazla GPU'da ölçeklenebilir ve TPU hızlandırmasıyla da kullanılabilir.

Benzer şekilde TensorFlow; dağıtık eğitim, bulut tabanlı iş akışları ve TPU'lar gibi özel donanımlar için sunduğu araçlarla iş yüklerinin ölçeklendirilmesine güçlü destek verir. Ekosistemi, farklı ortamlarda büyük ölçekli eğitim ve dağıtımı yönetebilir.

Genel olarak her iki çerçeve de yoğun, yüksek performans gerektiren bilgisayarlı görü iş yüklerinin üstesinden gelebilir. Temel fark, ölçeklendirme ve iş akışı yönetimine yaklaşımlarındadır.

PyTorch ve TensorFlow'un topluluk ve endüstri tarafından benimsenmesi#

Hem PyTorch hem de TensorFlow, güçlü toplulukları ve ekosistemleriyle araştırma ve endüstride yaygın biçimde kullanılır. Ayrıca geliştiricilerin becerilerini geliştirip ilerletmelerini destekleyen kapsamlı belgeler, öğreticiler ve öğrenme kaynakları sunarlar.

PyTorch özellikle açık kaynak ve araştırma topluluklarında popülerdir. Esnekliği ve deneme kolaylığı, onu akademik çalışmalar ve yeni model geliştirme için sık tercih edilen bir seçenek hâline getirmiş; yakın dönemdeki birçok yeniliğin PyTorch ile geliştirilmesine katkıda bulunmuştur.

TensorFlow da özellikle büyük ölçekli ve üretim odaklı ortamlarda geniş çapta 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 hangisini seçeceğini merak edebilirsin. Sonuçta kararın iş akışına, hedeflerine ve dağıtım gereksinimlerine göre değişebilir.

Bu farkı daha iyi anlamak için gerçek dünyadan bir örneğe bakalım. Ultralytics YOLO modelleriyle çalıştığını düşün.

Ultralytics YOLO26 gibi bir model eğitilirken temel çerçeve olarak PyTorch kullanılır. Bu sayede geliştiriciler veri kümeleriyle çalışırken model mimarilerini deneyebilir, eğitim ayarlarını değiştirebilir ve hızlıca yinelemeler yapabilir.

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

Model eğitildikten sonra TensorFlow.js ve LiteRT (önceden TensorFlow Lite) dâhil olmak üzere farklı formatlarda dışa aktarılabilir; böylece aynı model mobil cihazlar, uç donanımlar ve bulut sistemleri gibi çeşitli ortamlara dağıtılabilir.

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

Bazı durumlarda eğitimden dağıtıma kadar tüm işlem hattı boyunca tek bir çerçeve kullanılabilir. Diğer durumlarda farklı dağıtım ihtiyaçlarını karşılamak için birden fazla araç ve format bir arada kullanılabilir.

Önemli çıkarımlar#

PyTorch ve TensorFlow, veri bilimi ve bilgisayarlı görüde yaygın olarak kullanılan makine öğrenimi çerçeveleridir ve her birinin kendine özgü güçlü yanları vardır. Birini diğerine tercih etmektense seçim çoğunlukla iş akışına ve proje ihtiyaçlarına en uygun olana bağlıdır. Birçok durumda bu ikisini birlikte kullanmak daha verimli ve ölçeklenebilir yapay zekâ sistemleri oluşturmaya yardımcı olabilir.

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