TensorFlow Nedir?

2015 yılında ilk olarak geliştirilen bir Google ürünü olan TensorFlow, derin öğrenme işlemlerinde kullanılan bir açık kaynak kodlu yazılım kütüphanesidir. Makine öğrenme kütüphanesi olarak da adlandırılan sistem özelinde verilen verilerin kodlanması ve ayırt edilmeleri sağlanmaktadır. Her ne kadar Deep Learning uygulamaları bünyesinde kullanımı görülse de TensorFlow başlıca çok daha geniş bir alanı kapsamına almaktadır.

Kendi sitesi üzerinden alınan bir tanımın yapılması durumunda ise grafik bilgileri çerçevesinde numerik hesaplama yapılmasını mümkün kılan açık kaynak bir kütüphane olarak ifade edebiliriz. Bununla birlikte tek bir API bilgisiyle birden fazla CPU kullanımı yaparak deploy edilebilmesine olanak vermektedir. Bununla birlikte birçok farklı aşaması var olurken başlangıç seviyesi haricinde kullanımlarına göre sağladığı yararlar artabilmektedir. Uzmanlık gerektiren sistem işleyişinde yenilikler ise sürmektedir.

Önerilen Yazı » Kriptoloji Nedir? Ne İşe Yarar?

TensorFlow Ne İşe Yarar?

Google tarafından geliştirilmesinin yanı sıra, Python programlama dilini kullanılmasından dolayı cazip olan TensorFlow birçok farklı işlemlerde kullanılagelmektedir. Hızlı geliştirme olanağı söz konusu olurken Data n-boyutlu bir dizi Tensor olarak adlandırılmaktadır. Graflar ise hem tensor hem de matematiksel işlemlerden meydana gelmektedir. Diyagram çerçevesinde de anlatımı mümkün olurken düğümler oval şekilde, kenarlar dikdörtgen şekilde gösterilmektedir.

Çok karmaşık olarak görünen modelleri bile esnek bir biçimde tasarlama olanağı tanıyan TensorFlow sayesinde graflar arasındaki tüm akış durumları da anlık olarak adım adım takip edilebilir. Bunun haricinde hesaplamaların incelemesi elde edilirken graftların modellenmesi kütüphane kullanımıyla olur. Birçok işlemde yabancı kelime kullanılması olmasından dolayı anlaşılma güçleşebilmektedir. Bundan dolayı ne işe yaradığı konusu çok daha basit bir şekilde anlatılabilir.

Önerilen Yazı » Silikon Vadisi Nedir? Nasıl Gidilir? Neler Yapılıyor?

Oluşturulan graf(Graph) işlemleri sonrasında “Session” içerisinde işlemler başlatılır. Graph ise temel unsur olarak tanımlanabilir. Bununla birlikte kod içerisinde var olan her türlü unsurun “default Graph” içerisinde tutulması da kütüphane oluşumuyla ilgilidir. İstenmesi halinde erişim sağlanabilir. Graph işlemleriyle ilgili “get_operations()” metot erişimi vardır. Kod ve oturum açma sonrasındaki işlemlerle birlikte ayırt edici özelliklerinden bir başkası ise dağıtık programlama imkânı vermesidir. Yazılan kodların farklı oturumlarla oluşturulması mümkün olurken her oturum farklı aygıtla kullanılabilir.

TensorFlow Özellikleri Hakkında

TensorFlow programı yazılabilmesi için öncelikli olarak mutlaka NumPy kullanımı şarttır. Hesaplamalarının tamamını operasyonlar içeren çizelgeler olarak tanımlamakla birlikte grafiği oturum olarak başlatılmaktadır. Python kodu oluşumu ve sonrasındaki işlemlerle birlikte Linear Regression da yapılabilecek durumlar arasında yer alır.

Kod oluşumu ve sonrasında saklama görevi gören TensorFlow ile problem uzayından çıkan bir doğru işlemi olurken amaç ise verilerin sınıflandırılmasını oluşturmaktadır. Bu işleme Linear Regression denilirken ANN yapısı çerçevesinde çözülmektedir. Çeşitli dokümanların kullanımıyla kütüphane bilgilerini aktarımı sağlanırken aynı zamanda Google geliştiricisi olan yazılım kullanımıyla önemli kazanımlar elde edilebilir. TensorFlow hakkında daha detaylı bilgilere sahipseniz, alt taraftaki yorum kısmından bizimle paylaşabilirsiniz. İsminizi belirterek yazımıza katkılarınızı ekleriz. Memnuniyet duyarız.