TensorFlow'un temel özellikleri şunlardır:
Esneklik: TensorFlow, hem araştırmacılar hem de geliştiriciler için geniş bir yelpazede uygulamalar için kullanılabilir. Hem düşük seviyeli (özelleştirilmiş) hem de yüksek seviyeli (hazır) API'ler sunar.
Platformlar Arası Destek: TensorFlow, CPU'lar, GPU'lar ve TPU'lar (Tensor Processing Units) gibi çeşitli donanım üzerinde çalışabilir. Ayrıca, mobil cihazlar ve gömülü sistemler için TensorFlow Lite gibi sürümleri de bulunmaktadır.
Kolay Entegrasyon: TensorFlow, Keras gibi yüksek seviyeli API'lerle entegre edilebilir, bu da hızlı prototipleme ve model geliştirmeyi kolaylaştırır.
Geniş Topluluk ve Dökümantasyon: TensorFlow, geniş bir kullanıcı topluluğuna ve kapsamlı dökümantasyon, eğitim materyalleri ve örnek projelere sahiptir.
Modülerlik ve Üretkenlik: TensorFlow, model bileşenlerini modüler bir şekilde oluşturmanıza olanak tanır ve üretkenliği artırmak için çeşitli optimizasyon araçları sunar.
TensorFlow nasıl kurulur
TensorFlow'u kurmak için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz. TensorFlow'un CPU ve GPU destekli sürümleri bulunmaktadır, bu nedenle ihtiyacınıza göre uygun olanı seçebilirsiniz.
CPU İçin TensorFlow Kurulumu
Python ve pip Yüklemesi: TensorFlow, Python ile çalışır, bu nedenle Python ve pip'in (Python paket yöneticisi) yüklü olduğundan emin olun. Python ve pip'i yüklemek için resmi Python indirme sayfasını ziyaret edebilirsiniz.
Sanal Ortam Oluşturma (Opsiyonel): Sanal bir ortam oluşturarak bağımlılıkları izole edebilirsiniz. Bu, projeler arasında çakışmaları önler.
bash
Kodu kopyala
python -m venv tensorflow_env
source tensorflow_env/bin/activate # Linux/MacOS
tensorflow_env\Scripts\activate # Windows
TensorFlow Kurulumu: pip kullanarak TensorFlow'u yükleyin.
bash
Kodu kopyala
pip install tensorflow
GPU İçin TensorFlow Kurulumu
TensorFlow'u GPU ile kullanmak istiyorsanız, ek olarak NVIDIA CUDA ve cuDNN kitaplıklarını kurmanız gerekecek. Bu, TensorFlow'un GPU'nuzdan faydalanarak hesaplama hızını artırmasını sağlar.
NVIDIA CUDA ve cuDNN Kurulumu: NVIDIA'nın resmi sitesinden CUDA Toolkit ve cuDNN kitaplıklarını indirip kurun. TensorFlow'un desteklediği CUDA ve cuDNN sürümlerine dikkat edin.
NVIDIA Sürücüleri: GPU'nuz için en son NVIDIA sürücülerini yükleyin.
Sanal Ortam Oluşturma (Opsiyonel): Sanal bir ortam oluşturun.
python -m venv tensorflow_gpu_env
source tensorflow_gpu_env/bin/activate # Linux/MacOS
tensorflow_gpu_env\Scripts\activate # Windows
TensorFlow GPU Kurulumu: pip kullanarak TensorFlow'un GPU sürümünü yükleyin.
pip install tensorflow-gpu
Kurulumun Doğrulanması
Kurulumun başarılı olup olmadığını kontrol etmek için aşağıdaki Python kodunu çalıştırabilirsiniz:
import tensorflow as tf
print("TensorFlow versiyonu:", tf.__version__)
Bu, TensorFlow sürümünüzü ekrana yazdıracaktır ve TensorFlow'un doğru bir şekilde yüklendiğini doğrulayacaktır. GPU kurulumunu doğrulamak için ayrıca aşağıdaki kodu kullanabilirsiniz:
import tensorflow as tf
print("GPU kullanılıyor mu?:", tf.test.is_gpu_available())
Bu adımları takip ederek TensorFlow'u sisteminize kurabilir ve projelerinizde kullanmaya başlayabilirsiniz.
TensorFlow, derin öğrenme, sinir ağları, doğal dil işleme (NLP), bilgisayarla görme (computer vision) ve daha birçok alanda geniş çapta kullanılmaktadır. Geliştiriciler ve araştırmacılar, TensorFlow'u kullanarak karmaşık makine öğrenimi modellerini oluşturabilir, eğitebilir ve dağıtabilir.