TensorFlow'un en son sürümü olan TensorFlow 2.0, daha kullanıcı dostu ve verimli bir derin öğrenme çerçevesi sağlamak için Keras ve Eager Execution'ın özelliklerini birleştirir. Keras, üst düzey bir sinir ağları API'sidir; Eager Execution ise işlemlerin anında değerlendirilmesini sağlayarak TensorFlow'u daha etkileşimli ve sezgisel hale getirir. Bu kombinasyon geliştiricilere ve araştırmacılara çeşitli faydalar sağlayarak genel TensorFlow deneyimini geliştirir.
TensorFlow 2.0'ın temel özelliklerinden biri Keras'ın resmi üst düzey API olarak entegrasyonudur. Başlangıçta ayrı bir kütüphane olarak geliştirilen Keras, sadeliği ve kullanım kolaylığı nedeniyle popülerlik kazandı. TensorFlow 2.0 ile Keras, TensorFlow ekosistemine sıkı bir şekilde entegre olur ve bu da onu çoğu kullanım durumu için önerilen API haline getirir. Bu entegrasyon, kullanıcıların TensorFlow'un kapsamlı özelliklerinden yararlanırken Keras'ın basitliğinden ve esnekliğinden yararlanmasına olanak tanır.
TensorFlow 2.0'ın bir diğer önemli özelliği, Eager Execution'ın varsayılan çalışma modu olarak benimsenmesidir. Eager Execution, kullanıcıların hesaplamalı bir grafik tanımlayıp daha sonra çalıştırmak yerine, işlemleri çağrıldıkları anda değerlendirmelerine olanak tanır. Bu dinamik yürütme modu, daha kolay hata ayıklamaya ve daha hızlı prototip oluşturmaya olanak tanıyan daha sezgisel bir programlama deneyimi sağlar. Ayrıca Eager Execution, daha önce TensorFlow'da uygulanması zor olan döngüler ve koşullar gibi kontrol akışı ifadelerinin kullanımını kolaylaştırır.
TensorFlow 2.0, Keras ve Eager Execution'ı birleştirerek derin öğrenme modellerini oluşturma, eğitme ve dağıtma sürecini basitleştirir. Geliştiriciler, kullanıcı dostu sözdiziminden ve önceden oluşturulmuş kapsamlı katman ve model setinden yararlanarak modellerini tanımlamak için üst düzey Keras API'yi kullanabilirler. Daha sonra bu modelleri TensorFlow'un alt düzey işlemleri ve işlevleriyle sorunsuz bir şekilde entegre edebilirler. Bu entegrasyon, daha fazla esneklik ve özelleştirmeye olanak tanıyarak kullanıcıların modellerine ince ayar yapmalarına ve gelişmiş özellikleri iş akışlarına dahil etmelerine olanak tanır.
Ayrıca TensorFlow 2.0, kullanıcıların Python işlevlerini otomatik olarak yüksek verimli TensorFlow grafiklerine dönüştürerek kodlarını optimize etmelerine olanak tanıyan "tf.function" adı verilen bir konsepti sunar. Bu özellik, hem Keras'ın hem de Eager Execution'ın avantajlarından yararlanır; kullanıcılar kodlarını daha Pythonic ve zorunlu bir tarzda yazarken TensorFlow'un statik grafik yürütmesi tarafından sağlanan performans optimizasyonlarından da faydalanabilirler.
TensorFlow 2.0'ın Keras ve Eager Execution özelliklerini nasıl birleştirdiğini göstermek için aşağıdaki örneği göz önünde bulundurun:
python import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Define a simple model using the Keras API model = keras.Sequential([ keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)), keras.layers.Dense(64, activation='relu'), keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # Enable Eager Execution tf.compat.v1.enable_eager_execution() # Create a sample input input_data = tf.random.normal((1, 784)) # Use the model to make predictions output = model(input_data) print(output)
Bu örnekte öncelikle TensorFlow ve Keras modülünü içe aktarıyoruz. ReLU aktivasyonuna sahip iki gizli katman ve softmax aktivasyonuna sahip bir çıkış katmanından oluşan Keras Sequential API'yi kullanarak basit bir sinir ağı modeli tanımlıyoruz. Daha sonra `tf.compat.v1.enable_eager_execution()` fonksiyonunu kullanarak Eager Execution'ı etkinleştiriyoruz.
Daha sonra TensorFlow'un rastgele normal fonksiyonunu kullanarak örnek bir giriş tensörü oluşturuyoruz. Son olarak çıktı tahminlerini elde etmek için girdiyi modelden geçiriyoruz. Eager Execution kullandığımız için işlemler anında yürütülüyor ve çıktıyı doğrudan yazdırabiliyoruz.
Bu kodu TensorFlow 2.0'da çalıştırarak, modelimizi tanımlamak için Keras'ın basitliğinden ve etkileyiciliğinden yararlanırken, aynı zamanda Eager Execution'ın anında yürütülmesinden ve etkileşimli doğasından faydalanabiliriz.
TensorFlow 2.0, güçlü ve kullanıcı dostu bir derin öğrenme çerçevesi sağlamak için Keras ve Eager Execution'ın özelliklerini birleştirir. Keras'ın resmi üst düzey API olarak entegrasyonu, model oluşturma ve eğitim sürecini basitleştirirken, Eager Execution etkileşimi ve esnekliği artırır. Bu kombinasyon, geliştiricilerin ve araştırmacıların mevcut kodlarını verimli bir şekilde TensorFlow 2.0'a yükseltmelerine ve gelişmiş özelliklerinden yararlanmalarına olanak tanır.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri:
- Kelimelerin vektör olarak temsil edildiği bir çizim için uygun eksenleri otomatik olarak atamak amacıyla bir gömme katmanı nasıl kullanılabilir?
- Bir CNN'de maksimum havuzlamanın amacı nedir?
- Evrişimli sinir ağındaki (CNN) özellik çıkarma işlemi görüntü tanımaya nasıl uygulanır?
- TensorFlow.js'de çalışan makine öğrenimi modelleri için eşzamansız öğrenme işlevinin kullanılması gerekli midir?
- TensorFlow Keras Tokenizer API maksimum kelime sayısı parametresi nedir?
- TensorFlow Keras Tokenizer API'si en sık kullanılan kelimeleri bulmak için kullanılabilir mi?
- TOKO nedir?
- Bir makine öğrenimi modelindeki birkaç dönem ile modelin çalıştırılmasından elde edilen tahminin doğruluğu arasındaki ilişki nedir?
- TensorFlow'un Nöral Yapılandırılmış Öğrenimindeki paket komşuları API'si, doğal grafik verilerine dayalı artırılmış bir eğitim veri seti üretiyor mu?
- TensorFlow'un Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenimindeki paket komşuları API'si nedir?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals'ta daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin