TensorFlow

TensorFlow, makine öğrenimi (ML) için uçtan uca, açık kaynaklı bir platformdur. Google Brain ekibi tarafından geliştirilen bu platform, geliştiricilerin ML destekli uygulamaları kolayca oluşturmasına ve dağıtmasına olanak tanıyan kapsamlı ve esnek bir araç, kütüphane ve topluluk kaynağı ekosistemi sunar. Basit model oluşturmadan, sunucular, uç cihazlar ve web tarayıcıları dahil olmak üzere çeşitli platformlarda büyük ölçekli eğitim ve dağıtıma kadar her şeyi kolaylaştırmak için tasarlanmıştır.

Temel Özellikler ve Kavramlar

TensorFlow'un mimarisi, onu derin öğrenme (DL) ve diğer sayısal hesaplamalar için güçlü bir araç haline getiren çeşitli temel prensip üzerine kurulmuştur.

• Hesaplama Grafikleri: TensorFlow geleneksel olarak işlemleri tanımlamak için statik bir hesaplama grafiği kullanıyordu. Modern versiyonlar daha sezgisel, Pythonik bir his için varsayılan olarak Eager Execution'ı kullanırken, grafik tabanlı model optimizasyon ve dağıtım için çok önemlidir. Bu yapı, framework'ün GPU'lar ve TPU'lar gibi donanımlarda verimli yürütme için hesaplamaları derlemesine ve optimize etmesine olanak tanır.
• Tensörler: TensorFlow'daki temel veri yapısı, çok boyutlu bir dizi olan "tensör"dür. Girdi görüntülerinden model ağırlıklarına kadar tüm veriler tensörler olarak temsil edilir.
• Ölçeklenebilirlik: Çerçeve, büyük ölçekli dağıtılmış eğitim ve çıkarım için tasarlanmıştır. Tek CPU'larda, GPU kümelerinde veya özel donanım hızlandırıcılarda çalışabilir, bu da onu hem araştırma hem de üretim ortamları için uygun hale getirir.
• Kapsamlı Ekosistem: TensorFlow sadece bir kütüphaneden daha fazlasıdır. Eğitim metriklerini görselleştirmek için TensorBoard, yüksek performanslı model sunumu için TensorFlow Serving ve modelleri mobil ve gömülü cihazlara dağıtmak için TensorFlow Lite gibi araçlar içerir.

Tensorflow ve Diğer Framework'ler

TensorFlow, en popüler derin öğrenme framework'lerinden biridir, ancak PyTorch ve Keras gibi diğerleriyle birlikte var olur.

• TensorFlow - PyTorch Karşılaştırması: Bu, ML topluluğundaki en yaygın karşılaştırmadır. Model dağıtımı ve üretim için güçlü araçlara sahip olan TensorFlow, geçmişte endüstriyel uygulamalar için tercih edilirken, PyTorch genellikle basitliği ve araştırmadaki kullanım kolaylığı nedeniyle övülmektedir. Ancak, Eager Execution'ın tanıtımıyla TensorFlow çok daha kullanıcı dostu hale geldi ve aradaki farkı daralttı. Seçim genellikle ekosistem aşinalığına ve belirli proje gereksinimlerine bağlıdır.
• TensorFlow ve Keras: Keras, üst düzey bir sinir ağları TensorFlow için artık resmi üst düzey API olan API'dir. Modeller oluşturmak için daha basit, daha sezgisel bir arayüz sağlar ve temel karmaşıklığın çoğunu soyutlar. Çoğu geliştirici için TensorFlow'da model oluşturmak, tf.keras API'yi kullanmak anlamına gelir.

Uygulamalar ve Örnekler

TensorFlow çok yönlüdür ve birçok alanda kullanılır:

• Bilgisayarla Görü (Computer Vision - CV): Görüntü sınıflandırması (image classification), nesne tespiti (object detection) ve görüntü bölütleme (image segmentation) gibi uygulamalara güç verir. Örneğin, Google, panoramik görüntüleri analiz etmek ve birleştirmek için Google Street View'da görüntü işleme için TensorFlow'u kullanır.
• 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 kullanımlarından biriydi.
• Sağlık Hizmetleri: Taramalardan hastalıkları tespit etmek için tıbbi görüntü analizinde ve ilaç keşfinde uygulanır.
• Autonomous Systems (Otonom Sistemler): Sürücüsüz arabalar ve robotik için algılama sistemleri geliştirmede kullanılır.

Ultralytics Entegrasyonu

Ultralytics, kullanıcıların her iki platformun güçlü yönlerinden yararlanmasını sağlayan TensorFlow ile sorunsuz entegrasyon sağlar. 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.
• Edge TPU: Google'ın Edge TPU donanım hızlandırıcıları için dışa aktarma.

Bu esneklik, Ultralytics YOLOv8 veya YOLO11 gibi modelleri Ultralytics ekosistemi içinde eğiten kullanıcıların (belki Ultralytics HUB aracılığıyla yönetilen), bunları TensorFlow tarafından desteklenen çok çeşitli platformlarda verimli bir şekilde dağıtmalarına olanak tanır. Ultralytics entegrasyonları hakkında ayrıntılı belgelere buradan ulaşabilirsiniz.