Pytorch ve Keras Matematikçiler ve deneyimli araştırmacılar, Pytorch'u daha fazla önermektedir. Keras, modellerini hızlı bir şekilde oluşturmalarına, eğitmelerine ve değerlendirmelerine olanak sağlayarak geliştiriciler için daha uygundur. Keras ayrıca daha fazla dağıtım seçeneği ve daha kolay model aktarımı sunar.
Keras, tf.distribute arayüzü ile birden fazla GPU ve dağıtık hesaplama kullanımına olanak sağlamaktadır. Eğer birden fazla GPU kullanılacaksa aşağıdaki yol izlenerek model bu GPU'ların hepsi üzerinde aynı anda eğitilebilir. fit() ve evaluate() fonksiyonlarını önceden olduğu gibi kullanabilirsiniz.
Pytorch ekran kartlarını kullanabilen ve böylelikle sağladığı hız bakımından oldukça popüler bir kütüphanedir. Pytorch'un başarılı olmasının nedenlerinden bir tanesi de sinir ağı modelleri zahmetsizce oluştura bilmesidir. Pytorch aynı anda CPU ve GPU gibi arka planda başka işler için yapıları kullanabilir.
Keras , TensorFlow'un üzerinde bir dizi derin öğrenme modeli oluşturmanın kullanışlı bir yolunu sağlayan Python kütüphanesidir. Araştırma ve geliştirme için derin öğrenme modellerinin olabildiğince hızlı ve basit uygulanması için geliştirilmiştir.
PyTorch, Torch kütüphanesine dayanan açık kaynaklı bir makine öğrenme kütüphanesidir, bilgisayarla görme ve doğal dil işleme gibi uygulamalar için kullanılır. Öncelikle Facebook'un AI Araştırma laboratuvarı (FAIR) tarafından geliştirilmiştir.
İlgili 27 soru bulundu
TensorFlow, geliştiricilerin daha iyi hata ayıklamasına ve eğitim sürecini izlemesine olanak tanıyan daha iyi görselleştirme sunar. Ancak Pytorch, yalnızca sınırlı görselleştirme sağlar.TensorFlow ayrıca, TensorFlow Sunma çerçevesi sayesinde eğitimli modelleri üretime dağıtmada Pytorch'u geride bırakıyor.
Nesne Tespiti(Object Detection); fotoğraflardaki, videolardaki ve gerçek zamanlı görüntülerdeki nesneleri tespit etmeye odaklanan bilgisayarlı görü ve görüntü işleme ile ilgili bir bilgisayar teknolojisidir.
Keras; Theano, CNTK veya TensorFlow üzerinde çalıştırılabilen, Python'da yazılmış, açık kaynaklı ve üst düzey bir sinir ağı kitaplığıdır. Google'ın mühendisi olan Franco Chollet tarafından geliştirilmiştir.
Derin öğrenme kavram ve modellerinin Keras eşliğinde verilerek, model uygulamalarının ve model iyileştirme inceliklerinin aktarılmasıdır. Bu eğitim baştan sona derin öğrenme temelleri üzerine hazırlanmıştır. Matematiksel teorik bilgileri uygulamalı olarak ele alan bir eğitimdir.
TensorFlow, makine öğrenimi için ücretsiz ve açık kaynaklı bir yazılım kütüphanesidir . Bir dizi görevde kullanılabilir, ancak derin sinir ağlarının eğitimi ve çıkarımına özel olarak odaklanmaktadır. Tensorflow, veri akışına ve türevlenebilir programlamaya dayalı sembolik bir matematik kitaplığıdır.
TensorFlow Keras, her türden derin öğrenme modelini tanımlamak ve eğitmek için uygun koşulları sağlayan Python programlama dilinde oluşturulmuş bir derin öğrenme kütüphanesi olarak ifade edilmektedir.
Özetle diyebiliriz ki, TensorFlow, derin öğrenme ağları oluştururken verilerin sayısal ve grafiksel olarak hesaplanması için kullanılabilecek; Google Arama, Google Çeviri, Google Fotoğraflar ve daha pek çok uygulama için en yaygın olarak kullanılan kütüphanedir.
PyTorch, GPU gücünü kullanan Python tabanlı bir bilimsel bilgi işlem paketidir. Derin öğrenme modellerinin geliştirilmesine olanak veren bir framework'tür.
Derin öğrenme; sosyal ağları filtreleme, dolandırıcılığı tespit etme, görüntü, ses yanıma, konuşma, bilgisayar ile görme, müşteri ilişkileri yönetimi, tıbbi görüntü işleme, biyoinformatik ve daha çok sayıda alana uygulanır.
Keras, Tensorflow , Theano ve CNTK üzerinde çalışabilen Python ile yazılmış bir üst düzey sinir ağları API'sıdır. İçerdiği çok fazla işlevsel fonksiyon sayesinde Keras kolayca bir derin öğrenme modeli oluşturmamızı ve onu eğitmemizi sağlıyor.
Yapay sinir ağları üç ana katmanda incelenir; Giriş Katmanı, Ara (Gizli) Katmanlar ve Çıkış Katmanı. Bilgiler ağa girdi katmanından iletilir. Ara katmanlarda işlenerek oradan çıktı katmanına gönderilirler. Bilgi işlemeden kasıt ağa gelen bilgilerin ağın ağırlık değerleri kullanılarak çıktıya dönüştürülmesidir.
Öğrenme hızı değeri genelde varsayılan değer olarak 0.01 kullanılmakta belli bir epoch'dan sonra 0.001'e düşürülmektedir.
Derin öğrenmede en çok kullanılan dil ise pythondır. Veri görselleştirme içinse R programlama dili tercih edilmektedir.
Keras'ta katmanları temsil eden “Dense” en çok kullanılan sınıflardan biridir. Dense ile katmanlar arasında nöron ya da düğümlerin geçişlerini sağlar. Bir başka deyişle, bir katmandan aldığı nöronları bir sonraki katmana girdi olarak bağlanmasını sağlar.
Sequential, Keras'ta bir model oluşturmanın en kolay yoludur. Katman ile bir model katman oluşturmanıza izin verir. Her katmanın aşağıdaki katmanı gösteren ağırlıklara sahiptir. Modelimize katman eklemek için 'add ()' işlevini kullanıyoruz.
Fit mankeni nedir, sorusuna kısaca tasarımcıların ve desinatörlerin tasarlamış olduğu kıyafetlerin düzgün yapılıp yapılmadığını denetleyen ve bu sayede hazır giyim teknisyenlerinin satışları olumsuz yönde etkileyecek sorunları tespit ederek bu sorunları çözmelerine yardımcı olan kişilerdir yanıtı verilebilir.
Keras; Tensorflow veya Theano üzerinde çalışan python ile yazılmış bir derin öğrenme kütüphanesidir. Yapay sinir ağları(neural network) kurulumunda hızlıca ve kolayca prototipleme yapmamızı sağlar.
Açılımı ''You Only Look Once'' demektir. Sebebi ise algoritmanın nesne tespitini oldukça hızlı bir şekilde ve tek seferde yapabiliyor olmasıdır. YOLO algoritmasının diğer algoritmalardan daha hızlı olmasının sebebi resmin tamamını tek seferde nöral bir ağdan geçiriyor olmasıdır.
Makine öğrenmesi algoritma türleri denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve takviyeli öğrenme olmak üzere üçe ayrılır.
Darknet, C ve CUDA ile yazılmış açık kaynaklı bir yapay sinir ağı içeren frameworktür. Hızlı ve kurulumu kolaydır. CPU ve GPU hesaplamasını destekler. Birbiri üzerinden geliştirilen birçok Darknet frameworkü yer almaktadır ve bu kaynağı Github'da kolayca ulaşabilirsiniz.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri