TensorFlow, verilerden öğrenen ve tahmin yapan yapay zekâ modelleri oluşturmanı sağlar. Özellikle derin öğrenme alanında kullanılır.
Ne işe yarar ?
TensorFlow, karmaşık matematiksel işlemleri (özellikle tensör hesaplamalarını) otomatik olarak yönetir.
Bu sayede:
- Görüntü tanıma
- Ses tanıma
- Metin analizi
- Tahmin modelleri
- Doğal dil işleme (NLP)
gibi birçok yapay zekâ uygulaması kolayca geliştirilebilir.
Kütüphane İsminin Anlamı
Tensor: Çok boyutlu veri yapısı (örneğin vektör veya matris gibi ama daha yüksek boyutlu).
Flow: Bu tensörlerin hesaplama grafiği üzerinde “akışı”.
Yani “TensorFlow” = Tensörlerin hesaplama ağı üzerinde akışı demek.
Teknik olarak neler sunar ?
- Keras API’si ile kolay model kurma ve eğitme
- GPU ve TPU desteği (yüksek hızda işlem)
- TensorFlow Lite (mobil cihazlarda çalıştırma)
- TensorFlow.js (web ortamında AI modeli çalıştırma)
- TensorBoard (eğitim sürecini görselleştirme)
Kim tarafından geliştirilmiştir ?
Google Brain ekibi tarafından geliştirilmiştir.
2015’te açık kaynak yapıldı ve bugün hem akademik dünyada hem de endüstride en çok kullanılan AI framework’lerinden biridir.TensorFlow ile Neler Yapılabilir ?
TensorFlow, sistemlerin otomatik gelişimini sağlayan algoritmalar oluşturuyor. Standart yapay zeka, yetersizlik halinde komuta ihtiyaç duyar. Derin öğrenme ayrıcalığına sahip TensorFlow, yanlış tahminlerin düzeltilmesini sağlıyor. Sistem, doğru reaksiyonu tespit edebiliyor. Gelişmiş algoritma birçok kullanım alanı oluşturuyor. TensorFlow ile ne yapılabilir diyorsanız, farklı kullanımlar özelindeki cevaplar şöyledir:
- Dünyaca ünlü X, önemli paylaşımları seçmek ve ana sayfaya çıkarmak için TensorFlow’u değerlendiriyor.
- Foto düzenleme platformu VSCO‘daki düzenleme önerileri, yapay zeka çıkarımları ile oluşuyor.
- Binlerce müziğe ulaşabileceğiniz Spotify, kullanıcı zevklerine uygun öneriler geliştiriyor. Yapay zeka, sık dinlenen müzikleri sınıflandırıyor.
- Sistem, ödeme ağı PayPal‘ın güvenliğini artırıyor. Hesap hareketlerinin izlenmesi ve muhtemel dolandırıcıların tahmin edilmesi avantaj sunuyor.
- Telekomünikasyon firması China Mobile, ağ takibinde derin öğrenme özelliğini kullanıyor. İşlem günlüklerinin doğrulanması ve anormalliklerin bulunması kolaylaşıyor.
- Alışveriş mecrası Naver, sisteme yeni düşen ürünlerin otomatik sınıflandırılmasında algoritmadan destek alıyor.
- Video konferans uygulaması InSpace, spam mesaj filtrelerini TensorFlow ile geliştiriyor.
- Konaklama hizmeti sunan Airbnb, otel görüntülerini sınıflandırmak için TensorFlow kullanıyor. Algoritma, benzer işletmeleri bularak isabetli öneriler veriyor.
- TensorFlow ses tanıma sistemlerinde kullanılabiliyor. Konuşmalar metne dönüştürülüyor.
Keras mı TensorFlow mu Tercih Edilmeli ?
Keras, TensorFlow için alternatif sunan bir programlama sistemidir. Dillerin avantaj ve dezavantajlarını bilmek, tercihinizi kolaylaştırır. Keras’ın özellikleri arasında; nispeten kolay öğrenilebilmesi, hata ayıklama gereksiniminin azlığı, küçük veri kümeleriyle çalışması bulunuyor. Keras ve TensorFlow farkları şöyle sıralanabilir:
- Theano ve CNTK üzerinde kullanılan Keras, üst seviyeli bir API’dir.
- TensorFlow düşük ve üst seviyedeki ihtiyaçlara hitap edebiliyor.
- Keras kullanımı için Python bilmek yeterlidir.
- TensorFlow kullanımı geniş bir yelpazeyi kapsıyor. C++ ve CUDA dillerini bilmeniz deneyimi iyileştirir.
- Keras’ta yaygın kullanılan hata ayıklama aracı TFDBG’dir. Sık kullanıma uygun arayüz, verimlilik sağlıyor.
- TensorFlow arayüzü maksimum teknik bilgi gerektiriyor. Doğrusal cebir yeterliliğiniz performansı etkiler.
TensorFlow’da NVIDIA GPU’ların Önemi
TensorFlow, Google tarafından geliştirilen bir makine öğrenimi ve derin öğrenme çerçevesi (framework) olsa da, tek başına “hız” sunmaz. Bu hız, veri işlemeyi donanım seviyesinde paralelleştiren GPU mimarilerinden gelir. Özellikle NVIDIA GPU’lar, TensorFlow’un performansını katlayan en kritik bileşendir.
CPU vs. GPU: Temel Fark
- CPU (Central Processing Unit): Az sayıda çekirdeğe sahiptir (örneğin 4–16 çekirdek). Seri işlemler için tasarlanmıştır; yani bir işlemi hızlı ama tek seferde yapar.
- GPU (Graphics Processing Unit): Binlerce çekirdeğe sahiptir (örneğin 3000–18000 arasında). Paralel işlemler için tasarlanmıştır; yani aynı anda binlerce matematiksel işlemi yürütür.
Derin öğrenme modellerinde milyonlarca parametre ve matris çarpımı yapılır.
Örneğin bir konvolüsyonel sinir ağı (CNN), her ileri (forward) ve geri (backward) geçişte büyük matrisleri çarpar ve türev hesaplar. Bu işlem CPU’da saniyeler sürebilirken, GPU’da milisaniyeler içinde tamamlanır.
TensorFlow ve CUDA Desteği
TensorFlow, GPU hızlandırması için NVIDIA’nın CUDA teknolojisini kullanır.
CUDA, GPU’yu genel amaçlı programlamaya açan bir paralel işlem platformudur. TensorFlow, bu platform üzerinden GPU belleğine erişir, verileri işler ve tensör hesaplamalarını hızlandırır.
CUDA’ya ek olarak TensorFlow, cuDNN (CUDA Deep Neural Network library) adlı özel bir kütüphaneyi de kullanır.
Bu kütüphane;
- Konvolüsyon (CNN),
- RNN (tekrarlayan sinir ağı),
- Normalizasyon,
- Aktivasyon fonksiyonları
gibi derin öğrenme işlemlerini GPU’ya optimize eder.
Kısaca: TensorFlow → CUDA → GPU çekirdekleri üzerinden işlemlerini yürütür.
Gerçek Performans Etkisi
NVIDIA GPU’ların TensorFlow üzerindeki farkı, sadece teorik değil ölçülebilir düzeydedir.
Örneğin:
| Model | CPU’da Eğitim Süresi | NVIDIA GPU’da Eğitim Süresi |
|---|---|---|
| CNN (ResNet50) | ~12 saat | ~40 dakika |
| NLP Transformer (BERT) | ~72 saat | ~6–8 saat |
| GAN (Generative Adversarial Network) | ~20 saat | ~2 saat |
Bu hız farkı, yalnızca zaman kazancı değildir; deneysel döngü süresini kısalttığı için araştırmacının inovasyon hızını da artırır. Derin öğrenme projelerinde “hız = keşif kapasitesi” anlamına gelir.
NVIDIA GPU Mimarileri (Volta, Ampere, Hopper)
NVIDIA’nın GPU mimarileri TensorFlow için özel olarak optimize edilmiştir:
- Volta (ör. V100): Tensor Cores adı verilen özel donanım birimlerini tanıttı. Bu birimler, tensör çarpımlarını (matris çarpımları) 10–20 kat hızlandırır.
- Ampere (ör. A100): Karma hassasiyetli (Mixed Precision) eğitim desteğiyle enerji ve bellek verimliliğini artırdı.
- Hopper (ör. H100): Yapay zekâ için üretilmiş en güçlü GPU mimarisi. TensorFlow, H100 ile saniyede 20 trilyon (20 TFLOPS+) işlemi gerçekleştirebilir.
Bu mimariler TensorFlow’un tf.keras.mixed_precision modülünde doğrudan desteklenir. Böylece GPU, 16-bit ve 32-bit aritmetiği dinamik olarak karıştırarak hem hız hem doğruluk sağlar.
Bellek Yönetimi ve TensorFlow GPU Optimizasyonu
TensorFlow, GPU belleğini (VRAM) dinamik şekilde yönetir.
- Eğitim başladığında GPU belleğini tamamen doldurmaz.
- Model büyüdükçe, GPU kullanımını otomatik ölçekler.
- Çoklu GPU ortamında (multi-GPU) data parallelism ve model parallelism uygular.
Büyük modeller (ör. GPT, Stable Diffusion) genellikle NVIDIA GPU cluster’larında (ör. DGX, A100 sistemleri) eğitilir. TensorFlow, tf.distribute.MirroredStrategy() ile bu tür çoklu GPU ortamlarında eğitim yükünü dengeler.
Tensor Cores ve Derin Öğrenmede Devrim
Tensor Cores, klasik GPU çekirdeklerinden farklı olarak yalnızca tensör matris çarpımı için optimize edilmiştir.
Bir derin öğrenme modelinde her katmanda onlarca milyon çarpım işlemi yapılır.
Tensor Cores bu işlemleri donanım seviyesinde hızlandırarak:
- FLOPS (Floating Point Operations per Second) değerini katlar.
- Enerji tüketimini düşürür.
- Eğitim süresini dramatik biçimde kısaltır.
Bu özellik, TensorFlow’un GPU’larda CPU’ya göre yaklaşık 50–200 kat daha hızlı çalışabilmesini sağlar.
NVIDIA ve Google Ekosistemi
TensorFlow ve NVIDIA, rekabet değil stratejik sinerji içindedir.
Google Cloud AI Platform, NVIDIA GPU’ları (ör. A100, H100) doğal olarak destekler.
Ayrıca NVIDIA da TensorFlow için özel optimize sürücüler ve Docker imajları (ör. nvcr.io/nvidia/tensorflow) sunar.
Bu entegrasyon, özellikle savunma, siber güvenlik, istihbarat ve otonom sistem araştırmalarında yüksek performanslı hesaplama (HPC) gerektiren projelerde büyük avantaj sağlar.
TensorFlow’un Gücü, NVIDIA’nın Paralelliğinde
Özetle:
| Kriter | CPU | NVIDIA GPU |
|---|---|---|
| Paralellik | Düşük | Çok yüksek (binlerce çekirdek) |
| İşlem Hızı | Yavaş | 10–200 kat hızlı |
| TensorFlow Desteği | Kısıtlı | Yerel (CUDA + cuDNN) |
| Enerji Verimliliği | Düşük | Yüksek |
| Uygulama Alanı | Küçük modeller | Büyük, derin ağlar |
TensorFlow’un derin öğrenme gücü, NVIDIA GPU mimarisiyle birleştiğinde ortaya çıkar. GPU’lar olmasaydı, bugün GPT, BERT, Stable Diffusion veya AlphaGo gibi modellerin eğitimi haftalar değil, yıllar sürebilirdi.