PyTorch vs Tensorflow vs Keras

Makine öğrenmesi uygulayıcıları ve yazılım mühendisleri genellikle programlamadaki ağır yükün bir kısmını hafifletmek için çerçevelere (framework) başvurur.

Örneğin, makine öğrenmesi çerçeveleri, uygulayıcıların algoritmaların matematiksel temellerine derinlemesine girmeden modelleri uygulamasına olanak tanır.

Bu da, programcıların uygulamalarını oluşturmak için sürekli olarak kodu yeniden yazmak zorunda kalmaması sayesinde geliştirme sürecini hızlandırır.

Bu kavramlar, makine öğrenmesinin bir alt dalı olan derin öğrenme için de geçerlidir. TensorFlow, Keras ve PyTorch, en popüler derin öğrenme çerçevelerinden üçüdür.

Bu eğitimde, her birini inceleyecek ve projeniz için hangisinin size daha uygun olduğuna karar vermenize yardımcı olacak kabaca bir çözüm geliştireceğiz.

TensorFlow nedir?

TensorFlow, uçtan uca bir derin öğrenme çerçevesidir. Google Brain ekibi tarafından, başlangıçta Google içinde araştırma ve üretim amaçlı geliştirilmiştir; ancak 2015 yılında Apache Lisansı altında açık kaynak olarak yayımlanmıştır. Eylül 2019’da, Google TensorFlow 2.0 adıyla yeni ve güncellenmiş bir sürüm yayınladı. Çerçeveyi daha ayrıntılı olarak TensorFlow eğitimimizde keşfedebilirsiniz.

TensorFlow’un bazı temel özellikleri şunlardır:

• TensorBoard. TensorFlow programlarını anlamaya, hata ayıklamaya ve optimize etmeye yardımcı olan bir görselleştirme araç seti.
• Özellik sütunları (feature columns). Ham veriyi makine öğrenmesi modelleri için uygun formatlara dönüştüren, çeşitli veri türlerinin işlenmesini kolaylaştıran üst düzey soyutlamalar.
• CPU ve GPU’da kolay eğitim. TensorFlow, CPU ve GPU’lar dahil olmak üzere çeşitli donanım türlerinde model eğitebilir; bu da esnek ve verimli hesaplamalar sağlar.
• Paralel eğitim. TensorFlow, dağıtık hesaplamayı destekler; verilerin ve modellerin birden fazla CPU veya GPU’da eşzamanlı olarak işlenmesine olanak tanıyarak eğitim sürelerini önemli ölçüde hızlandırır.

TensorFlow’un artıları

Açık kaynak

TensorFlow açık kaynaklı bir çerçevedir; bu da ücretsiz olduğu ve önceden bir satıcıyla sözleşmeye bağlı kalmadan herkes tarafından kullanılabileceği anlamına gelir.

Hata ayıklama

TensorFlow’un temel özelliklerinden biri TensorBoard’dur. TensorBoard, deneysellik için gerekli görselleştirme ve araçları sağlar

TensorBoard, derin öğrenmede makine öğrenmesi deneyselliği için gereken görselleştirme ve araçları sunar; bu da TensorFlow kodunuzda hata ayıklamayı çok daha kolay hale getirir.

Keras uyumluluğu

Google, TensorFlow 2.0’ın yayımlandığını duyurduğunda, Keras’ı TensorFlow’un resmi üst düzey API’si olarak da ilan etti. Bu, kullanıcıların kodlarına üst düzey işlevler eklemesine ve Keras’ın sadeliğinin avantajlarından yararlanmasına olanak tanır.

Ölçeklenebilirlik

TensorFlow tek bir cihazla sınırlı değildir. Kullanıcılar, çerçeveyi kullanarak sistemler geliştirebilir ve bu sistemlerin uç cihazlarda da diğer karmaşık makinelerde olduğu kadar verimli çalışmasını bekleyebilir.

Uyumluluk

Çerçeve, birkaç programlama diliyle uyumludur; dolayısıyla kullanıcılar en rahat ettikleri programlama dilinde çalışabilir.

TensorFlow, Python için güvenilir bir API sunar; ayrıca geriye dönük uyumluluk garantisi olmayan Javascript, C++ ve Java API’leri de vardır. Ek olarak, C#, Haskell, Julia, MATLAB, Object Pascal, R, Scala, Rust, OCaml ve Crystal için dil bağlayıcıları sağlayan üçüncü taraf paketler mevcuttur.

Paralellik

TensorFlow, bir donanım hızlandırma kütüphanesi olarak görülür. Çerçeve, GPU ve CPU sistemlerinde farklı dağıtım stratejileri kullanır. Bu, kullanıcının istediği mimariyi özgürce kullanabileceği anlamına gelir. Sistem, açıkça belirtilmediğinde varsayılan olarak GPU’yu seçer; bu süreç bellek kullanımını bir ölçüde azaltır.

TensorFlow’un dezavantajları

Sık güncellemeler

Sık güncellemeler nedeniyle, bir kullanıcının TensorFlow’u mevcut sistemine kurup bağlaması için gereken ek yük artar

Tutarsız eşadlılar

TensorFlow, aynı ada sahip ancak farklı uygulamalara sahip eşadlılar sunar; bu da kavraması ve kullanımı zor olabilir. Örneğin, tf.nn.conv2d ve tf.layers.Conv2d aynı ada sahiptir ancak ayarları biraz farklıdır; bu da çıktılarınızı değiştirebilir.

Eksik sembolik döngüler

TensorFlow, iyi bir nedenle düşük düzeyli bir API olarak anılır. Çerçeve, sembolik döngülerle sonuçlanan yinelemeleri otomatik olarak işlemez. Ancak, belirli diziler için kullanımı vardır; bu da onu kullanılabilir bir sistem kılar.

Sınırlı GPU desteği

Çerçeve, GPU programlama için yalnızca NVIDIA ve Python’u destekler. Başka ek destek yoktur.

Düşük uygulama hızı

Tüm donanım yapılandırmaları arasında TensorFlow, rakiplerine kıyasla çeşitli türlerde sinir ağlarını eğitmek için tutarlı biçimde en fazla zamanı gerektirir.

Keras nedir?

Keras, François Chollet tarafından geliştirilen ve 2015’te yayımlanan, popüler ve açık kaynaklı bir üst düzey sinir ağı API’sidir. Belgelerde kendisi için “makineler için değil, insanlar için tasarlanmış bir API” ifadesi kullanılır.

2017’nin ortalarında çerçeve benimsendi ve TensorFlow’a entegre edildi; böylece TensorFlow kullanıcıları tf.keras modülü aracılığıyla erişebilir hale geldi. Ancak Keras’ı TensorFlow’dan bağımsız olarak çalıştırmak hâlâ mümkündür – bu Keras kısa yol kılavuzuna veya tam Keras eğitimimize göz atın.

Belgelerden bir alıntı daha:

“Keras, hata ayıklama hızına, kod zerafetine ve kısalığa, sürdürülebilirliğe ve dağıtılabilirliğe odaklanır. Keras’ı seçtiğinizde kod tabanınız daha küçük, daha okunabilir ve yineleme yapmak daha kolay olur. Modelleriniz XLA derlemesi ve Autograph optimizasyonları sayesinde daha hızlı çalışır ve TF Serving, TF Lite ve TF.js sayesinde her yüzeye (sunucu, mobil, tarayıcı, gömülü) daha kolay dağıtılır.”

Keras’ın artıları

Sadelik

Keras son derece basit ve kullanıcı dostu bir API’ye sahiptir; bu da derin öğrenmeye başlamayı ve öğrenmeyi kolaylaştırır.

Arka uç desteği

Keras, çalışmak için düşük düzeyli hesaplamaları kullanmaz — Microsoft CNTK, Theano ve TensorFlow üzerine inşa edilmiştir. Bu nedenle arka uçların kullanılmasını teşvik eder.

Önceden eğitilmiş modeller

Önceden eğitilmiş bir model, daha önce büyük bir veri seti üzerinde eğitildikten sonra kaydedilen modeldir. Keras, kutudan çıktığı gibi çeşitli önceden eğitilmiş modeller sağlar.

Hızlı deneysellik

Keras, üst düzey bir API’dir; bu da oldukça soyut ve daha genelleştirilmiş olduğu anlamına gelir. Bu nedenle kullanıcılar, birkaç satır kodla hızla modeller kurabilir.

Topluluk desteği

Keras açık kaynaklı bir platformdur ve birbirini desteklemek için katkıda bulunan büyük bir aktif araştırmacı ve geliştirici topluluğuna sahiptir.

Açık ve net belgeler

Keras belgeleri, kodlanmış örneklerle doludur; bu da kullanıcıların çerçeve kavramlarını hızla kavramasını kolaylaştırır.

Keras’ın eksileri

Geliştirilebilir bazı özellikler

Birçok uygulayıcı, Keras’ın özellikler bakımından biraz eksik kaldığı ve geliştirme için epey alan olduğu konusunda hemfikir. Örneğin, çerçeve dinamik grafik (chart) oluşturmayı desteklemiyor.

Verimsiz hata iletileri

Keras kitaplığının hata mesajları etkisizdir. Hataların açıkça görünür olması gerekir. Hatanın asıl nedenini bulmak çok da kullanışlı ya da yardımcı değildir. Keras, epeyce hata ayıklama gerektirir.

Üst düzey API

Keras üst düzey bir API’dir. Bu nedenle, işlevleri üzerinde çok daha az kontrolünüz olur.

PyTorch nedir?

PyTorch, bu grubun en yeni derin öğrenme çerçevesidir. Facebook’un (şimdiki Meta) yapay zekâ araştırma grubu tarafından geliştirilmiş ve 2016’da açık kaynak yapılmıştır; artık Linux Foundation şemsiyesi altındadır.

Yıllar içinde PyTorch, sadelik, esneklik ve verimlilik çerçevesi olarak bir ün kazandı. Geliştiricilerin, sinir ağları gibi karmaşık yapıları bilgisayarlı görü ve doğal dil işleme uygulamaları için hızla kurmasına olanak tanır.

Bazı temel özellikleri şunlardır:

• Tensor hesaplama. PyTorch, NumPy’nin ndarray’ine benzer çok boyutlu bir dizi olan Tensor sağlar; ancak daha hızlı hesaplama için GPU’larda çalışabilir.
• TorchScript. PyTorch modellerini serileştirmenin bir yolu; böylece C++ gibi diğer ortamlarda çalıştırılabilir ve üretime hazır hale gelir.
• Dinamik grafik hesaplama. PyTorch, dinamik hesaplama grafikleri kullanır; bu da modelleri anında kurup değiştirmede esneklik sağlar ve karmaşık mimariler için avantajlıdır.
• Otomatik türev alma. Otomatik türev ve gradyan hesaplaması, geri yayılımı ve sinir ağlarının eğitimini basitleştirir.
• Python desteği. PyTorch, Python ekosistemiyle sorunsuz bütünleşir; Python kütüphaneleriyle kullanımı kolaylaştırır ve daha “Pythonik” ve kullanıcı dostu bir arayüz sunar.

PyTorch’un artıları

Pythonik

PyTorch doğası gereği Pythoniktir; bu da Python geliştiricilerinin benimsemesini oldukça kolaylaştırır. Bu özellik bir artıdır; çünkü derin öğrenme çalışmalarının büyük bir kısmı Python ile yapılır.

Öğrenmesi kolay

PyTorch söz dizimi son derece basit ve sezgiseldir. Uygulayıcılar, PyTorch’un öğrenme eğrisinin basit olduğunu belirtir — hatta bunun öğrenmesi en kolay derin öğrenme paketlerinden biri olduğunu söyleyenler vardır.

Kolay hata ayıklama

PyTorch, Python’un pdb ve ipdb hata ayıklama araçlarını kullanabilir. Programcılar ayrıca, PyTorch hesaplama grafiğini gerçek zamanlı oluşturduğundan Python IDE’si PyCharm’ı hata ayıklama için kullanabilir.

Güçlü topluluk

Daha yeni derin öğrenme çerçevelerinden biri olmasına rağmen, PyTorch kısa sürede adanmış bir geliştirici topluluğu oluşturmayı başardı. Bu kişiler, belgelerin diğer geliştiriciler için iyi yapılandırılmış ve aydınlatıcı olması için çok çalışır.

Veri paralelliği

PyTorch’un veri paralelliği oldukça etkilidir; kullanıcıların verileri yığınlara bölüp işleme için çeşitli GPU’lara göndermesine olanak tanır. Bu yöntemle, PyTorch iş yükünün önemli bir kısmını CPU’dan GPU’ya aktarabilir.

PyTorch’un eksileri

Veri görselleştirme yok

TensorFlow’daki TensorBoard, uygulayıcıların eğitim sürecini görselleştirmesine olanak tanır; ancak PyTorch’ta bunun benzeri yoktur — kullanıcıların üçüncü taraf bir araç kullanması gerekir.

Üretim için API sunucusu gerekir

Modelleri doğrudan web üzerinde sunacak bir çatı yoktur; bu nedenle Flask veya Django gibi üçüncü taraf bir arka uç sunucusu kullanmanız gerekir.

Hangisini Seçmeli? PyTorch vs Keras vs TensorFlow Karşılaştırmalı Analizi

Doğru Çerçeveyi Seçmek

“Hangi çerçeve daha iyi?” sorusunun yanıtı, her bir çerçevenin artı ve eksileri olduğunu gördüğümüz üzere, her zaman öznel olacaktır. Ancak bir çerçeveye karar verirken göz önünde bulundurmanız gerekenlerin bir listesi aşağıdadır.

Pytorch vs TensorFlow

• Şablon kod. Hem PyTorch hem de TensorFlow, şablon kodun büyük bölümünü ortadan kaldırarak model kurulumunu basitleştirir.
• Pythonik ve OOP. PyTorch daha “Pythonik”tir ve nesne yönelimli programlama ilkelerine uyar; bu da Python geliştiricileri için sezgiseldir.
• Popülerlik. Daha eski ve Google tarafından desteklenen TensorFlow’un daha büyük bir kullanıcı tabanı ve topluluk desteği vardır.
• Esneklik. PyTorch, dinamik hesaplama grafikleri sayesinde anlık değişikliklere izin vererek daha fazla esneklik sunar.
• Hata ayıklama ve izleme. TensorFlow’un TensorBoard’u, eğitim sürecini hata ayıklama ve izleme için güçlü görselleştirme araçları sağlar.
• Sunum (serving) çerçevesi. TensorFlow, modelleri dağıtmak için daha olgun bir sunum sistemine sahiptir ve PyTorch’un dağıtım sürecine kıyasla daha sorunsuzdur.

PyTorch vs Keras

• Öğrenme eğrisi. Hem PyTorch hem de Keras kullanıcı dostudur; öğrenmesi ve kullanması kolaydır.
• Araştırma vs geliştirme. Esneklik ve kontrol nedeniyle araştırmacılar sıklıkla PyTorch’u tercih ederken, sadeliği ve tak-çalıştır nitelikleri nedeniyle geliştiriciler Keras’ı yeğler.
• Hız ve hata ayıklama. PyTorch genellikle daha hızlıdır ve Keras’a kıyasla üstün hata ayıklama yetenekleri sunar.
• Eğitimler ve küçük veri kümeleri. Keras, kapsamlı ve yeniden kullanılabilir kod eğitimleriyle öne çıkar ve özellikle küçük veri kümeleriyle çalışırken etkilidir.

TensorFlow vs Keras

• Üst düzey API’ler. Hem TensorFlow hem de Keras, model kurma ve eğitme için üst düzey API’ler sunar.
• Pythonik doğa. Python’da yazılmış olan Keras daha kullanıcı dostu ve sezgiseldir.
• Büyük veri kümeleri. Sağlamlığı ve ölçeklenebilirliği nedeniyle büyük veri kümelerini işlerken sıklıkla TensorFlow tercih edilir.
• Sargı (wrapper). Keras, TensorFlow işlevlerine bir sargı görevi görerek TensorFlow arayüzünü kullanım kolaylığı için basitleştirir.

Sonuç

TensorFlow, PyTorch ve Keras, en popüler derin öğrenme çerçevelerinden üçüdür. Her birinin kendine özgü nitelikleri vardır ve belirli alanlar için harika araçlar hâline gelir. Hangisini öğrenip kullanacağınız, özel kullanım durumunuza ve teknik yeterliliğiniz ile öğrenmeye ayırabileceğiniz süre gibi diğer faktörlere bağlıdır.

Hangi çerçeveyi seçerseniz seçin, başlamanıza yardımcı olacak çok sayıda faydalı kurs DataCamp’te mevcuttur:

• Python ile TensorFlow’a Giriş
• Giriş: Keras ile Derin Öğrenme
• PyTorch ile Derin Öğrenme