Derin Öğrenmede Keras, Tensorflow ve Pytorch Arasındaki Farklar

Derin Öğrenmede Keras, Tensorflow ve Pytorch Arasındaki Temel Farklar. PyTorch, TensorFlow ve Keras arasındaki farkları keşfetmeden önce, derin öğrenmeyi tartışıp gözden geçirmek için biraz zaman ayıralım.

Derin öğrenme, son birkaç on yılda popülaritesi artan bir alan olan Yapay Zekanın (AI) bir alt kümesidir. Her yeni konsept gibi, gerçek dünyadaki uygulamalarda kullanılmadan önce bazı soruların ve ayrıntıların çözülmesi gerekiyor.

Derin Öğrenme Nedir?

” Derin öğrenme “, ” makine öğrenimi ” ve ” yapay zeka ” terimlerinin birbirinin yerine kullanıldığını duymak yaygındır ve bu da potansiyel kafa karışıklığına yol açar. Derin öğrenme ve makine öğrenimi yapay zeka ailesinin bir parçasıdır. Ancak Derin Öğrenme aynı zamanda Makine Öğreniminin bir alt kümesidir. Bu kavramların nüanslarını anlamak, Keras, TensorFlow ve PyTorch arasındaki herhangi bir tartışma için çok önemlidir.

Derin öğrenme, verileri karar verme, nesneleri algılama, konuşmayı tanıma ve dilleri çevirme için kullanarak verileri işlemede insan beyninin sinir yollarını taklit eder. Yapılandırılmamış ve etiketlenmemiş verilerden yararlanarak, insan denetimi veya müdahalesi olmadan öğrenir.

Derin öğrenme, insan beyni gibi inşa edilmiş ve bir ağa bağlanan nöron düğümleriyle hiyerarşik düzeyde yapay sinir ağları kullanarak makine öğrenimini işler. Geleneksel Makine Öğrenimi programları veri analiziyle doğrusal olarak çalışırken derin öğrenmenin hiyerarşik işlevi, makinelerin verileri doğrusal olmayan bir yaklaşım kullanarak işlemesine olanak tanır.

İşte bu büyüleyici alanda bilginizi genişletmenize yardımcı olacak bazı kaynaklar: derin öğrenme eğitimi, derin öğrenme çerçevelerine ışık tutma ve derin öğrenme algoritmalarına ilişkin bir tartışma.

Keras Nedir?

Keras, Python’da yazılmış etkili bir üst düzey sinir ağı Uygulama Programlama Arayüzü’dür (API). Bu açık kaynaklı sinir ağı kitaplığı, derin sinir ağları ile hızlı deneyler sağlamak üzere tasarlanmıştır ve CNTK, TensorFlow ve Theano üzerinde çalışabilir.

Keras modüler, kullanıcı dostu ve genişletilebilir olmaya odaklanıyor. Düşük seviyeli hesaplamaları işlemez; bunun yerine bunları Arka Uç adı verilen başka bir kitaplığa aktarır.

Keras, 2017 yılının ortasında benimsendi ve TensorFlow’a entegre edildi. Kullanıcılar buna tf.keras modülü aracılığıyla erişebilirler. Ancak Keras kütüphanesi yine de ayrı ve bağımsız olarak çalışabilir.

PyTorch Nedir?

PyTorch, Torch’a dayanan nispeten yeni bir derin öğrenme çerçevesidir. Facebook‘un yapay zeka araştırma grubu tarafından geliştirilen ve 2017 yılında GitHub’da açık kaynak olarak sunulan bu yazılım, doğal dil işleme uygulamaları için kullanılıyor. PyTorch basitlik, kullanım kolaylığı, esneklik, verimli bellek kullanımı ve dinamik hesaplamalı grafiklerle ünlüdür. Aynı zamanda yerel bir his vererek kodlamayı daha yönetilebilir hale getiriyor ve işlem hızını artırıyor.

TensorFlow Nedir?

TensorFlow, Google tarafından geliştirilen ve 2015 yılında piyasaya sürülen uçtan uca açık kaynaklı bir derin öğrenme çerçevesidir. Dokümantasyon ve eğitim desteği, ölçeklenebilir üretim ve dağıtım seçenekleri, çoklu soyutlama düzeyleri ve Android gibi farklı platformlara yönelik desteğiyle tanınır.

TensorFlow, sinir ağları için kullanılan sembolik bir matematik kütüphanesidir ve çeşitli görevlerde veri akışı programlaması için en uygunudur. Model oluşturmak ve eğitmek için birden fazla soyutlama düzeyi sunar.

Derin öğrenme dünyasına umut verici ve hızla büyüyen bir giriş olan TensorFlow, makine öğrenimi uygulamalarının oluşturulmasını ve dağıtılmasını kolaylaştıran esnek, kapsamlı bir topluluk kaynakları, kitaplıklar ve araçlar ekosistemi sunar. Ayrıca, daha önce de belirtildiği gibi TensorFlow, Keras’ı benimsemiştir ve bu da ikisinin karşılaştırılmasını sorunlu hale getirmektedir. Bununla birlikte, özellikle Keras kullanıcılarının mutlaka TensorFlow kullanması gerekmediğinden, tamlık adına iki çerçeveyi yine de karşılaştıracağız.

Theano’yu Unutma!

Theano, programcıların çok boyutlu diziler ve matris değerli ifadeler de dahil olmak üzere matematiksel ifadeleri tanımlamasına, değerlendirmesine ve optimize etmesine olanak tanıyan açık kaynaklı bir proje olan, daha popüler derin öğrenme kütüphanelerinden biriydi.

Theano, 2007 yılında Montreal Üniversitesi tarafından geliştirildi ve Python ‘da derin öğrenme için kullanılan önemli bir temel kütüphanedir. Derin öğrenme çerçevelerinin atası olarak kabul edilir ve akademi dışındaki çoğu araştırmacı tarafından gözden düşmüştür.

Şimdi PyTorch ile TensorFlow arasındaki farkları inceleyelim.

SEE: Derin Öğrenme Nedir Neden Önemlidir? Derin Öğrenmede Kariyer

PyTorch ve TensorFlow Arasındaki Farklar

Hem TensorFlow hem de PyTorch, standart kodu azaltarak modellerin geliştirilmesini kolaylaştıran kullanışlı soyutlamalar sunar. PyTorch’un daha “pythonic” bir yaklaşıma sahip olması ve nesne yönelimli olması nedeniyle farklılık gösterirken TensorFlow çeşitli seçenekler sunar.

PyTorch günümüzde birçok derin öğrenme projesi için kullanılıyor ve yapay zeka araştırmacıları arasında popülerliği artıyor. Ancak üç ana çerçeve arasında en az popüler olanıdır. Trendler bunun yakında değişebileceğini gösteriyor.

Araştırmacılar esneklik, hata ayıklama yetenekleri ve kısa eğitim süresi istediklerinde PyTorch’u seçiyorlar. Linux, macOS ve Windows’ta çalışır.

İyi belgelenmiş çerçevesi ve çok sayıda eğitimli model ve öğreticisi sayesinde TensorFlow, birçok sektör profesyonelinin ve araştırmacının favori aracıdır. TensorFlow, geliştiricilerin daha iyi hata ayıklamasına ve eğitim sürecini takip etmesine olanak tanıyan daha iyi bir görselleştirme sunar. Ancak PyTorch yalnızca sınırlı görselleştirme sağlar.

TensorFlow, TensorFlow Serving çerçevesi sayesinde eğitimli modelleri üretime dağıtma konusunda da PyTorch’u geride bırakıyor. PyTorch böyle bir çerçeve sunmadığından geliştiricilerin arka uç sunucu olarak Django veya Flask’ı kullanması gerekir.

Veri paralelliği alanında PyTorch, Python aracılığıyla eşzamansız yürütme için yerel desteğe güvenerek en iyi performansı elde eder. Ancak TensorFlow ile dağıtılmış eğitime izin vermek için belirli bir cihazda yürütülen her işlemi manuel olarak kodlamanız ve optimize etmeniz gerekir. Özetle, PyTorch’taki her şeyi TensorFlow’da çoğaltabilirsiniz; sadece bunun üzerinde daha çok çalışman gerekiyor.

Derin öğrenmeyi yeni keşfetmeye başlıyorsanız, araştırma topluluğundaki popülerliği nedeniyle ilk önce PyTorch’u öğrenmelisiniz. Ancak makine öğrenimi ve derin öğrenmeye aşinaysanız ve sektörde mümkün olan en kısa sürede iş bulmaya odaklandıysanız önce TensorFlow’u öğrenin.

Şimdi PyTorch ve Keras arasındaki farklara bakalım.

PyTorch vs Keras Arasındaki Farklar

Derin öğrenme çerçeveleriyle çalışmaya yeni başlıyorsanız bu seçeneklerin her ikisi de iyidir. Matematikçiler ve deneyimli araştırmacılar PyTorch‘u daha çok beğeneceklerdir. Keras, modellerini hızlı bir şekilde oluşturmalarına, eğitmelerine ve değerlendirmelerine olanak tanıyan bir tak ve çalıştır çerçevesi isteyen geliştiriciler için daha uygundur. Keras ayrıca daha fazla dağıtım seçeneği ve daha kolay model aktarımı sunar.

Her iki platform da bol miktarda öğrenme kaynağı sunacak kadar popülerliğe sahiptir. Keras, yeniden kullanılabilir kodlara ve eğitimlere mükemmel erişime sahipken, PyTorch olağanüstü topluluk desteğine ve aktif geliştirmeye sahiptir.

Keras, küçük veri kümeleriyle, hızlı prototip oluşturmayla ve çoklu arka uç desteğiyle çalışırken en iyisidir. Karşılaştırmalı basitliği sayesinde en popüler çerçevedir. Linux, MacOS ve Windows’ta çalışır.

TensorFlow ve Keras

TensorFlow açık kaynaklı, uçtan uca bir platformdur ve birden fazla makine öğrenimi görevi için bir kitaplıktır; Keras ise TensorFlow‘un üzerinde çalışan üst düzey bir sinir ağı kitaplığıdır. Her ikisi de modelleri kolayca oluşturmak ve eğitmek için kullanılan üst düzey API’ler sağlar. Ancak Keras, yerleşik Python olduğundan daha kullanıcı dostudur.

Araştırmacılar büyük veri kümeleri ve nesne algılamayla çalışırken TensorFlow’a yöneliyor ve mükemmel işlevselliğe ve yüksek performansa ihtiyaç duyuyorlar. TensorFlow Linux, MacOS, Windows ve Android’de çalışır. Çerçeve, Google Brain tarafından geliştirildi ve şu anda Google’ın araştırma ve üretim ihtiyaçları için kullanılıyor.

Okuyucu, Keras’ın TensorFlow’un çerçevesi için bir sarmalayıcı işlevi görmesi nedeniyle TensorFlow ve Keras’ı karşılaştırmanın soruya yaklaşmanın en iyi yolu olmadığını aklında tutmalıdır. Böylece, Keras’ın arayüzü ile kullanımı daha kolay bir model tanımlayabilir, ardından Keras’ın sahip olmadığı bir özelliği kullanmanız gerektiğinde veya belirli TensorFlow işlevselliği aradığınızda TensorFlow’a inebilirsiniz. Böylece TensorFlow kodunuzu doğrudan Keras eğitim hattına veya modeline yerleştirebilirsiniz.

Theano ve TensorFlow

Yine, bu makalenin odak noktası Keras, TensorFlow ve PyTorch karşılaştırması olsa da tartışmaya Theano‘yu dahil etmek mantıklı olacaktır. Theano hızlı hesaplamayı masaya getiriyor ve derin sinir ağı algoritmalarının eğitimi konusunda uzmanlaşıyor. Çapraz platformdur ve hem Merkezi İşlem Birimlerinde (CPU) hem de Grafik İşlem Birimlerinde (GPU) çalışabilir.

TensorFlow ayrıca CPU ve GPU üzerinde de çalışır. Grafik hesaplamaya dayalıdır ve geliştiricinin sinir ağının yapısını TensorBoard kullanarak daha iyi görselleştirmesine olanak tanıyarak hata ayıklamayı kolaylaştırır.

Hangisi Daha İyi PyTorch, TensorFlow veya Keras?

Herkesin durumu ve ihtiyaçları farklıdır; dolayısıyla önemli olan, yapay zeka projeniz için hangi özelliklerin en önemli olduğuna bağlıdır. Kolay referans olması açısından burada Keras, PyTorch ve TensorFlow‘un özelliklerini açıklayan bir tablo bulunmaktadır.

“Çok fazla bilgi diye bir şey yoktur” ruhuyla, mümkün olduğu kadar çok çerçeveyi nasıl kullanacağınızı öğrenmeye çalışın. Başka bir deyişle, Keras, PyTorch ve TensorFlow tartışması sizi üçünü de, nasıl örtüştüklerini ve nasıl farklı olduklarını tanımaya teşvik etmelidir.

SSS

TensorFlow, üretim için yapay zeka modellerinin dağıtımında öne çıkarken PyTorch, akademik araştırma amaçları için tercih edilen çözümdür.

PyTorch ve TensorFlow arasındaki karşılaştırma, tipik olarak TensorFlow’un üretimde ve PyTorch’un araştırmada üstün olduğu şeklinde sunulmuştur. Bununla birlikte, 2023 itibariyle durum daha incelikli ve her iki çerçeve de sürekli olarak gelişiyor.

PyTorch artık PyTorch Live aracılığıyla mobil uygulamalar için seçenekler sunmasına rağmen, TFLite ile birlikte TensorFlow mevcut tercih edilen yaklaşım olmaya devam ediyor. Derin Öğrenmeyi öğrenmek için en iyi çerçeveyi seçmek, özellikle Derin Öğrenmenin kendisini incelemekle ilgileniyorsanız, geçmişinize bağlıdır.

PyTorch daha hızlı prototip oluşturmayı mümkün kılarken TensorFlow, özelleştirilmiş sinir ağı özellikleri gerektiğinde daha uygun olabilir.

Önemli dağıtım gereksinimleri olan kapsamlı projeler için TensorFlow tercih edilen seçimdir. Ancak araştırma veya daha küçük ölçekli çalışmalar için prototip oluşturmaya odaklanıyorsanız PyTorch uygun seçenektir.