TensorFlow 2.0, Google tarafından geliştirilen, makine öğrenimi ve derin öğrenmeye yönelik popüler ve yaygın olarak kullanılan açık kaynaklı bir çerçevedir. Yapay zeka alanındaki çeşitli uygulamalar için hem kullanımı kolay hem de güçlü kılan bir dizi temel özellik sunar. Bu cevapta, bu temel özellikleri ayrıntılı olarak inceleyeceğiz, didaktik değerlerini vurgulayacağız ve önemlerini destekleyecek gerçek bilgiler sunacağız.
1. İstekli Yürütme: TensorFlow 2.0'daki en büyük iyileştirmelerden biri, istekli yürütmenin varsayılan mod olarak benimsenmesidir. İstekli yürütme, operasyonların anında değerlendirilmesine olanak tanır, hata ayıklamayı ve kodun davranışının anlaşılmasını kolaylaştırır. Ayrı bir oturum ihtiyacını ortadan kaldırır ve genel programlama modelini basitleştirir. Bu özellik, makine öğrenimi modelleri yazarken daha sezgisel ve etkileşimli bir deneyim sağladığından yeni başlayanlar için özellikle değerlidir.
Örnek:
python import tensorflow as tf # Enable eager execution tf.compat.v1.enable_eager_execution() # Define a simple computation x = tf.constant([1, 2, 3]) y = tf.constant([4, 5, 6]) z = tf.multiply(x, y) print(z)
Çıktı:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. Keras Entegrasyonu: TensorFlow 2.0, üst düzey bir sinir ağları API'si olan Keras ile sıkı bir şekilde bütünleşir. Keras, derin öğrenme modelleri oluşturmak için kullanıcı dostu ve modüler bir arayüz sağlar. TensorFlow 2.0 ile Keras artık TensorFlow'un resmi üst düzey API'si haline geldi ve modelleri tanımlamak, eğitmek ve dağıtmak için basitleştirilmiş ve tutarlı bir yol sunuyor. Bu entegrasyon kullanım kolaylığını artırır ve hızlı prototip oluşturmaya ve denemeye olanak tanır.
Örnek:
python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers # Define a simple sequential model using Keras model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,))) model.add(layers.Dense(10, activation='softmax')) # Compile the model model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(), metrics=['accuracy']) # Train the model model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val))
3. Basitleştirilmiş API: TensorFlow 2.0, karmaşıklığı azaltan ve okunabilirliği artıran basitleştirilmiş bir API sağlar. API, daha sezgisel ve tutarlı olacak şekilde yeniden tasarlandı; öğrenmesi ve kullanması daha kolay hale geldi. Yeni API, açık kontrol bağımlılıklarına ve grafik koleksiyonlarına olan ihtiyacı ortadan kaldırarak kodu basitleştirir ve standart metinleri azaltır. Bu basitleştirme, öğrenme eğrisini azalttığı ve makine öğrenimi modellerinin daha hızlı geliştirilmesine olanak tanıdığı için yeni başlayanlar için faydalıdır.
Örnek:
python import tensorflow as tf # Define a simple computation using the simplified API x = tf.constant([1, 2, 3]) y = tf.constant([4, 5, 6]) z = tf.multiply(x, y) print(z)
Çıktı:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. Geliştirilmiş Model Dağıtımı: TensorFlow 2.0, TensorFlow modelleri için bir serileştirme formatı olan TensorFlow SavedModel'i sunar. SavedModel, modelleri farklı platform ve ortamlarda kaydetmeyi, yüklemeyi ve dağıtmayı kolaylaştırır. Modelin mimarisini, değişkenlerini ve hesaplama grafiğini kapsayarak kolay model paylaşımına ve sunumuna olanak tanır. Bu özellik, üretim ortamlarında modellerin dağıtılması sürecini basitleştirdiği için hem yeni başlayanlar hem de deneyimli uygulayıcılar için değerlidir.
Örnek:
python import tensorflow as tf # Save the model model.save('my_model') # Load the model loaded_model = tf.keras.models.load_model('my_model') # Use the loaded model for inference result = loaded_model.predict(input_data)
5. TensorFlow Veri Kümeleri: TensorFlow 2.0, veri kümelerinin yüklenmesi ve ön işlenmesi sürecini basitleştiren TensorFlow Veri Kümeleri (TFDS) modülünü sağlar. TFDS, yaygın olarak kullanılan veri kümelerinden oluşan bir koleksiyonun yanı sıra bunlara erişmek ve bunları yönetmek için standartlaştırılmış API'ler sunar. Bu özellik, manuel veri ön işleme ihtiyacını ortadan kaldırdığı ve farklı veri kümeleriyle hızlı denemeler yapılmasına olanak tanıdığı için özellikle yeni başlayanlar için kullanışlıdır.
Örnek:
python import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds # Load a dataset from TensorFlow Datasets dataset = tfds.load('mnist', split='train', shuffle_files=True) # Preprocess the dataset dataset = dataset.map(lambda x: (tf.cast(x['image'], tf.float32)/255.0, x['label'])) dataset = dataset.batch(32) # Train a model using the preprocessed dataset model.fit(dataset, epochs=10)
TensorFlow 2.0, onu makine öğrenimi için kullanımı kolay ve güçlü bir çerçeve haline getiren çeşitli temel özellikler sunar. İstekli yürütmenin benimsenmesi, Keras ile entegrasyon, basitleştirilmiş API, iyileştirilmiş model dağıtımı ve TensorFlow Veri Kümeleri, makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesi için daha sezgisel ve verimli bir ortam sağlar. Bu özellikler TensorFlow 2.0'ın didaktik değerini artırarak onu yeni başlayanlar için erişilebilir hale getirirken aynı zamanda deneyimli uygulayıcıların ihtiyaçlarını da karşılar.
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