Yeni Başlayanlar için TensorFlow Eğitimi

TensorFlow, Google tarafından oluşturulan bir yazılım kitaplığıdır. Açık kaynaklıdır ve öncelikle derin öğrenme ve makine öğrenimi sistemlerini uygulamak için kullanılır. Özünde, bu kütüphane bir bilgisayarın tespit kalıplarını öğrenmesine ve onlardan mümkün olan en iyi kararları almasına izin verir.

TensorFlow, özünde tamamen veri akışı programlama ile ilgilidir ve matematiksel hesaplamaları daha kolay ve daha sezgisel hale getirmek için farklı optimizasyon tekniklerinden yararlanır. TensorFlow'u son derece verimli bir araç yapan bazı temel özellikler şunları içerir:

• Matematiksel ifadelerle, özellikle n-boyutlu dizileri ve vektörleri içerenlerle verimli bir şekilde çalışır.
• Derin sinir ağı kavramlarını kolaylıkla destekler.
• GPU'nun yanı sıra CPU bilgi işlem yetenekleri sağlar.
• Geniş veri kümeleri ve farklı makineler ve sistemler arasında hesaplamaların ölçeklenebilirliğini sunar.

Bu özellikler birlikte TensorFlow'u üretim ölçeğinde makine zekası için mükemmel bir çerçeve haline getirir.

Bu TensorFlow öğreticisi, TensorFlow'u kurmanıza ve yüklemenize yardımcı olacaktır. Ayrıca kullanım durumları, özellikleri, avantajları, sınırlamaları ve daha fazlası hakkında derinlemesine konuşacağız!

TensorFlow'u Yükleme

Bu eğitimde, Python 3.3+ ile çalışan TensorFlow Python API'sine bakacağız. Bunun Yalnızca Linux sürümü için Cuda Toolkit ve cuDNN gerekir.

İlk olarak, TensorFlow'u sistemimize kurmak için Conda paket yöneticisini kullanarak başlayacağız. Bu şekilde, birden fazla ortamı tek bir sistemde ayırabiliriz. Conda'yı yükleme hakkında buradan daha fazla bilgi edinin .

Conda'yı kurduktan ve yerleştirdikten sonra, TensorFlow kurulurken ve kullanılırken kullanılacak ortamı hızla oluşturabilirsiniz. Conda'yı kurduktan sonra TensorFlow kurulumu ve kullanımı için kullanacağımız ortamı yapabiliriz. Aşağıdaki kod satırı, ortamı TensorFlow ile çalışmak için çok önemli olan NumPy vb. gibi ek önemli kitaplıklarla ayarlamak için gereklidir:

conda create –name TensorflowEnv biopython

İşleri sizin için kolaylaştırmak için, sadece NumPy'yi kurmak yerine, yukarıda yaptığımız gibi biopython'u yükleyebilirsiniz. Biopython, NumPy ve TensorFlow ile çalışırken gerekli olacak diğer birkaç hayati paketi kendi içinde içerir. Ayrıca, pip install veya conda install komutlarını kullanarak ihtiyacınız olan paketleri her zaman kurabilirsiniz.

Artık ortamımız oluşturulduğuna göre, çalışmaya başlamak için etki alanını etkinleştirmemiz gerekiyor. Ortamı etkinleştirdikten sonra, sağladığı farklı paketleri global olarak kurulu diğer paketlerle karıştırmadan kullanmaya başlayacağız. Conda ortamını etkinleştirmek için kullanılabilecek kod satırı:

kaynak etkinleştirme TensorFlowEnv

Burada dikkat edilmesi gereken bir nokta, pip kurulum aracının Conda ortamının ayrılmaz bir parçası olmasıdır. Bunu kullanarak TensorFlow kitaplığını kurabileceğiz. Ancak bunu yapmadan önce, aşağıdaki kod satırını kullanarak pip'i en son sürüme güncellemek iyi bir fikirdir:

pip yükleme – yükseltme pip

Şimdi, TensorFlow'u hızlı bir şekilde kurmak için aşağıda belirtilen komutu çalıştırmanız yeterlidir:

pip kurulum tensorflow

TensorFlow'un son indirilmesi birkaç dakika sürebilir, bu yüzden sabırlı olun. Bu arada, devam edelim ve Tensörlerin ne anlama geldiğini anlamaya çalışalım.

Tensörler nedir?

Aracın adından da anlaşılacağı gibi, TensorFlow, Tensor'ları kullanarak işlevleri tanımlamak ve bunların türevlerini hesaplamak için temel öğeler sağlar. Bu noktada, bir dakikanızı ayırıp Tensörlerin ne olduğunu görmek çok önemlidir.

Basitçe söylemek gerekirse, tensörler, bilgisayar programlama terimlerinde sayı biçiminde büyük miktarda veriyi temsil etmek için kullanılabilen yalnızca daha yüksek boyutlu dizilerdir. NumPy ve diğer birkaç n-d dizi kitaplığı da mevcuttur, ancak TensorFlow, türevleri otomatik olarak bulmasını sağlayan tensör işlevleri oluşturmaya yönelik yöntemler sağlayarak diğerlerinden ayrılır.

Görüntü Kaynağı

Bunu hallettikten sonra, şimdi TensorFlow'un bazı kullanımlarına bakalım.

TensorFlow Örneklerini Kullanın

TensorFlow, en iyi sonuç için karar ağaçları veya k-en yakın komşular ve diğer makine öğrenimi algoritmaları oluşturmayı kolaylaştırır. Aşağıdaki görüntü, TensorFlow'un tüm ekosistemini temsil etmektedir:

Yukarıdaki görüntüden de görebileceğiniz gibi, TensorFlow sorunsuz bir şekilde entegre olur ve Cpp, Python, GPU işlemeyi içeren bağımlılıklar sağlar ve aynı zamanda liman işçileri ile entegre etmek için kullanılabilir.

Görüntü Kaynağı

Şimdi, TensorFlow'da bir TensorBoard kavramını anlamaya geçelim.

TensorFlow'da TensorBoard

TensorBoard, sorunsuz, sezgisel ve anlaşılması kolay grafikler ve görselleştirmeler oluşturmak için TensorFlow tarafından sağlanan bir görselleştirme araçları koleksiyonudur. Bu panoyu kullanarak, grafik hakkında farklı nicel ölçümler de çizebilir ve içinden geçmesi için görüntüler gibi ek bilgiler sağlayabilirsiniz.

Görüntü Kaynağı

TensorFlow'da Çalıştırma

TensorFlow birkaç platformda çalışır ve izlediği kurulum yöntemi daha çok yalnızca Linux'tur, bu da yalnızca CPU kurulumlarından biraz daha sıkıcıdır. Ancak, conda veya pip ortamını kullanarak kurabilirsiniz. İşlemler açısından, TensorFlow uygulaması, derin öğrenme ve makine öğreniminin çok ötesine geçer ve takviye öğrenimi, denetimli öğrenme ve benzeri gibi makine öğreniminin tüm farklı ve temel yönlerini destekler. Bu teknikler, bir robotun engebeli arazide gezinmesine yardımcı olmak, video oyunlarında kazanmak vb. gibi hedefe yönelik uygulamalar geliştirmek için önemlidir.

TensorFlow Uygulamaları

TensorFlow, hem mühendisler hem de bilim adamları tarafından kullanılabilecek birçok uygulama ile birlikte gelir. Başlangıç ​​olarak TensorFlow, google çeviri, metin özetleme, görüntü tanıma, duygu analizi ve çok daha fazlası gibi farklı makine öğrenimi stratejilerini keşfetmeyi kolaylaştırır.

Yazılıma güveniliyor ve Uber, IBM, Dropbox, Airbnb, Facebook, Google, Instagram ve daha pek çok sektör lideri ve dev tarafından kullanılıyor. Bu nedenle, güçlü makine öğrenimine veya derin öğrenme algoritmalarına veya bağımsız olarak öğrenebilen sistemlere ihtiyaç duyduğunuz her yerde, TensorFlow'u iş başında bulacaksınız.

Tensorflow – Özellikler, Avantajlar ve Sınırlamalar

Artık TensorFlow'un temel işlemlerini ve uygulamalarını anladığımıza göre, daha derine inelim ve bir yazılım programlama kitaplığı olarak TensorFlow'un özelliklerini, avantajlarını ve dezavantajlarını tartışalım.

TensorFlow, zengin özelliklere sahiptir ve çok çeşitli diğer programlama dilleri desteğiyle birlikte C++, MATLAB, Python için API'ler sağlar. Her geçen gün makine öğrenimi ve arkasındaki araçlar daha karmaşık hale geldikçe TensorFlow da gelişiyor. Yakın tarihli bir Zirvede, TensorFlow, makine öğrenimi modelleriyle çalışmak için tensorflow.js adlı bir javascript kitaplığı tanıttı. Daha detaylı olarak play.tensorflow.org adresinden inceleyebilirsiniz. Burada gerçek zamanlı değişiklikleri görebilirsiniz. Ne kadar serin!

Şimdi, makine öğrenimi projelerinizde ve çabalarınızda TensorFlow kullanmanın birkaç önemli avantajına bakalım:

• TensorFlow ile sağlanan TensorBoard, bulgularınızı çok sayıda insana iletmek için basit ve hızlı görselleştirmeler oluşturmak için mükemmeldir.
• TensorFlow, doğası gereği platformdan bağımsızdır. Böylece ihtiyacınıza göre farklı platformlarda ve dillerde kullanılabilir.
• TensorFlow modellerini eğitmek, hem GPU hem de CPU dağıtılmış bilgi işlem üzerinde kolaydır.
• TensorFlow, otomatik farklılaşma yeteneklerini de beraberinde getiriyor. Bu şekilde, gradyan tabanlı öğrenme algoritmalarına fayda sağlar.
• Eşzamansız hesaplama, kuyruklar ve iş parçacıkları için desteği vardır.
• Son olarak, kütüphane tamamen açık kaynaklıdır ve geliştiricilerin tercihlerine göre daha fazla değişiklik ve iyileştirmeye izin verir.

Şimdi, TensorFlow'un bazı sınırlamalarına veya sakıncalarına göz atalım. Siz bunu okurken bu dezavantajlar üzerinde çalışılıyor ve zamanla geliştiriciler tarafından çözülecekler.

• TensorFlow, her ikisi de aynı uygulama kapsamında önemliyse Theano ile çakışabilecek GPU belleğiyle birlikte gelir.
• TensorFlow, OpenCL için herhangi bir destekten yoksundur.
• TensorFlow ile düzgün bir şekilde çalışmak için matematik, cebir ve unutmamak için makine öğrenimi bilgisine ve bilgisine ihtiyacınız var.

Çözüm

Bu eğitimde, TensorFlow'un ne olduğunu, nasıl kurulduğunu, Tensor'ların ne olduğunu ve farklı uygulamalar, özellikler, avantajlar ve TensorFlow kullanmanın sınırlamalarını gördük. Buraya kadar okuduysanız, muhtemelen TensorFlow ile çalışma hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyeceksiniz.

Bu giriş öğreticisi, size bir araç olarak TensorFlow hakkında temel bir anlayış kazandırmak için yazılmıştır. Artık bu bilgi yanınızdayken, açık kaynaklı TensorFlow kitaplığını kullanarak makine öğrenimi modelleri oluşturma ve eğitme dünyasının derinliklerine dalabileceksiniz.

Hala sıkışmış hissediyorsanız, sizi en temel bilgilerden alıp modellerinizi ve sistemlerinizi geliştirmenize yardımcı olduğumuz Makine Öğrenimi ve Bulutta Gelişmiş Sertifikamıza göz atın. Kurs, IIT-Madras ile işbirliği içinde sunulur ve hem yeni başlayanlara hem de biraz deneyime sahip kişilere yardımcı olmak için tasarlanmıştır.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Makine Öğrenimi Kursuna Katılın . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

Şuna bir göz atın ve bugün kaydolun!