TensorFlow

TensorFlow , geliştirme ve iyileştirme süreçlerini kolaylaştırmak için tasarlanmış kapsamlı ve çok yönlü bir açık kaynak çerçevesidir. makine öğrenimi (ML) ve yapay zeka uygulamaları. Başlangıçta araştırmacılar ve mühendisler tarafından geliştirilen Google Brain ekibi, zengin bir araçlar, kütüphaneler ekosistemine dönüştü, ve araştırmacıların en son teknolojiyi zorlamalarını sağlayan topluluk kaynakları derin öğrenme (DL) geliştiricilere izin verirken ML destekli uygulamaları kolayca oluşturun ve dağıtın. Mimarisi esnek olacak şekilde tasarlanmıştır, hesaplamayı destekler güçlü sunuculardan mobil cihazlara kadar çeşitli platformlarda uç cihazlar.

Temel Kavramlar ve Mimari

TensorFlow , özünde bir veri akış grafiği kavramı etrafında inşa edilmiştir. Bu modelde, grafikteki düğümler aşağıdakileri temsil eder matematiksel işlemleri temsil ederken, grafik kenarları tensör olarak bilinen çok boyutlu veri dizilerini temsil eder. aralarında. Bu mimari, çerçevenin karmaşık işlemleri yürütmesine olanak tanır sinir ağı (NN) hesaplamalarını verimli bir şekilde gerçekleştirir.

• Tensörler: Temel veri birimi, NumPy dizilerine benzer, ancak ek olarak gibi hızlandırıcı belleğinde GPU veya TPU.
• Hesaplama Grafikleri: Bunlar hesaplama mantığını tanımlar. İlk sürümler aşağıdakilere dayanırken ağırlıklı olarak statik grafiklerde, modern TensorFlow varsayılan olarak istekli yürütmeye geçer, bu da işlemleri hemen daha sezgisel, Pythonic bir hata ayıklama deneyimi.
• Keras Entegrasyonu: Model oluşturma için TensorFlow şunları kullanır Üst düzey API olarak Keras. Bu, oluşturma işlemini basitleştirir Düşük seviyeli ayrıntıları soyutlayarak derin öğrenme modellerinin hızlı prototipleme için erişilebilir olmasını sağlar.

Temel Özellikler ve Ekosistem

Çerçevenin gücü, ML yaşam döngüsünün tamamını aşağıdakilerden destekleyen geniş ekosisteminde yatmaktadır veri ön işlemeden üretim dağıtımına kadar.

• Görselleştirme: TensorBoard paketi şunları sağlar Kayıp ve doğruluk gibi eğitim metriklerini track , model grafiklerini görselleştirmek ve yerleştirmeyi analiz etmek için görselleştirme araçları boşluklar.
• Üretim Dağıtımı: Gibi araçlar TensorFlow Serving esnek, yüksek performanslı ML modellerinin üretim ortamlarında servis edilmesi.
• Mobil ve Web: TensorFlow Lite düşük gecikme süresi sağlar mobil ve gömülü cihazlarda çıkarım yaparken, TensorFlow.js modelleri doğrudan tarayıcıda veya Node.js üzerinde çalıştırmak için.
• Dağıtılmış Eğitim: Çerçeve zahmetsizce ölçeklendirilir ve kümeleri arasında dağıtılmış eğitim büyük veri kümelerini ve büyük ölçekli mimarileri işlemek için cihazlar.

TensorFlow vs PyTorch

Derin öğrenme çerçeveleri arasında birincil karşılaştırma genellikle TensorFlow ve PyTorch. Her ikisi de taşıma kapasitesine sahip olsa da Son teknoloji araştırma ve üretim iş yükleri, tarihsel farklılıklara sahiptir. TensorFlow genellikle şu alanlarda tercih edilir sağlamlığı için endüstriyel ortamlar model dağıtım boru hatları ve çeşitli modeller için destek SavedModel ve TFLite gibi formatlar aracılığıyla donanım. Meta tarafından geliştirilen PyTorch, dinamik hesaplama grafiği ve akademik araştırmalarda kullanım kolaylığı. Ancak, son güncellemelerle aradaki fark daralmıştır ve her iki çerçeve de mükemmel birlikte çalışabilirlik ve performans sunar.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Çerçevenin esnekliği, onu çok çeşitli sektörler ve karmaşık görevler için uygun hale getirir. bilgisayarla görme (CV) ve doğal dil işleniyor.

• Sağlık Hizmetleri: Gelişmiş güç sağlar yardımcı olan tıbbi görüntü analiz sistemleri Radyologlar X-ışınları veya MRI'larda tümör gibi anomalileri tespit ederek teşhis doğruluğunu ve hızını artırır.
• Perakende: Büyük perakendeciler bunu şunlar için kullanıyor Akıllı envanter gibi perakende uygulamalarında yapay zeka kullanan yönetim ve otomatik ödeme sistemleri ürünleri tanımlamak için nesne algılama Gerçek zamanlı.
• Otomotiv: Otomotiv sektöründe, aşağıdakiler için algılama modellerini eğitmek için kullanılır otonom araçlar, otomobillerin şeritler, yayalar ve trafik işaretleri.

Ultralytics Entegrasyonu

Ultralytics YOLO modelleri, TensorFlow ekosistemi ile sorunsuz bir şekilde entegre olur. Kullanıcılar son teknoloji modelleri eğitebilir gibi YOLO11Python 'da ve bunları kolayca uyumlu web, mobil veya bulut platformlarında dağıtım için formatlar. Bu özellik, YOLO 'nun yüksek performansının mevcut TensorFlow altyapılar içinde kullanılabilir.

Aşağıdaki örnekte önceden eğitilmiş bir YOLO11 modelinin nasıl dışa aktarılacağı gösterilmektedir TensorFlow SavedModel formatına izin verir, bu da servis araçları ile kolay entegrasyon.

from ultralytics import YOLO

# Load the official YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Export the model to TensorFlow SavedModel format
# This creates a directory containing the saved_model.pb file
model.export(format="saved_model")

SavedModel'e ek olarak, Ultralytics aşağıdakilere dışa aktarmayı destekler Mobil uygulamalar için TensorFlow Lite, Web tabanlı çıkarım için TensorFlow.js ve Hızlandırılmış donanım performansı için Edge TPU.