Tensorflow Nedir? Nasıl Kurulur?

Tensorflow Google’ın açık kaynaklı Machine Learning(Makine Öğrenmesi) kütüphanesidir. Tensorflow sayesinde kendi yapay zekâ modellerinizi eğitebilir, yapay sinir ağları oluşturabilir veya Google’ın önceden eğitilmiş modellerini kullanarak nesne tanıma yapabilirsiniz.

Öncelikle Python, pip ve temel kütüphaneler için Anaconda’yı kuralım. Buradan işletim sisteminize uygun Anaconda sürümünü Python3.x için indirebilirsiniz.

Resim-1

Kurulumun son adımında Resim-1’deki kırmızı işaretli yer varsayılan olarak seçilmemiş gözükecek. Eğer Python ve pip’i Cmd üzerinde kullanmak istiyorsanız bu kısmı işaretleyin.

Resim-2

Anaconda kurulumu başarıyla tamamladık. Tensorflow kütüphanesinin kurulumuna geçelim. Tensorflow kütüphanesinin ekran kartı ve işlemci kullanarak çalışan iki farklı sürümü bulunuyor. Ekran kartı kullanmak, eğitimlerde, eğitilmiş modelleri çalıştırmada Cpu’ya göre çok daha hızlı sonuçlar veriyor. Bunun sebebi Nvidia’nın geliştirdiği CUDA Toolkit’in matematiksel hesaplamaları Cpu’ya göre çok hızlı gerçekleştirmesi. Buradan desteklenen ekran kartlarına bakabilirsiniz. Ekran kartınız destekleniyorsa yüksek ihtimalle Resim-2’deki kırmızı işaretli başlığın altındadır. Ekran kartınız Nvidia değilse ya da CUDA tarafından desteklenmiyorsa Tensorflow Cpu kurabilirsiniz. Tensorflow Cpu kurmak için, Resim-1’de Anaconda’yı Path’e ekle seçeneğini işaretlediyseniz Cmd’yi açıp “pip install tensorflow==1.14” yazın ve Enter’a basın. Anaconda’yı Path’e eklemediyseniz Başlat’a Anaconda Prompt yazın ve açılan ekrana “pip install tensorflow==1.14” yazıp Enter’a basın. Kurulum Cpu için tamamlandı, diğer adımları atlayabilirsiniz. Tensorflow Gpu kurmak istiyorsanız diğer adımları takip edin.

Resim-3

Eğer ekran kartınız CUDA’yı desteklediğini doğruladıysanız buradan indirebilirsiniz. Resim-3’teki Installer Type’ın, exe(local) olduğundan emin olun. CUDA indikten sonra varsayılan kurulum adımlarını kullanarak kolayca kurabilirsiniz.

Resim-4

CUDA kurulumu tamamlandıktan sonra Windows Ortam Değişkenlerini açın ve Resim-4’teki gibi Sistem değişkenleri kısmından Path’e çift tıklayın.

Resim-5

Resim-5’teki gibi New’e tıklayıp “C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.x\extras\CUPTI\libx64” adresini ekleyin.

Resim-6

CUDA kurulumunu tamamladık. Şimdi ise cuDNN’i kuracağız. Buradan üyelik işlemlerini tamamladıktan sonra cuDNN’i indirebilirsiniz. Biz CUDA’nın 10.0 sürümünü indirdiğimiz için Resim-6’da kırmızı ile işaretlenmiş alanda gördüğünüz cuDNN v7.6.5 sürümünü indireceğiz.

Resim-7

İndirdiğimiz cuDNN dosyasını rar’dan çıkaralım. Klasör, Resim-7 deki gibi gözükecek. Bin klasörü içindeki “cudnn64_7.dll” dosyasını “C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin” adresine yapıştıralım. Bu adres varsayılan olarak CUDA’nın kurulduğu adres, eğer kurulumda adresi değiştirdiyseniz, adreste düzenleme yapabilirsiniz. Şimdi Tensorflow Gpu’yu kuracağız. Resim-1’de Anaconda’nın Path’ini ortam değişkenlerinize eklemek için birinci seçeneği seçtiyseniz Cmd’yi açın ve “pip install tensorflow-gpu==1.14” yazın. Bu komut Python’un paket yükleyicisini(Pip) kullanarak Tensorflow’un GPU sürümünü yüklüyor. Eğer Resim-1’deki Path ekleme işlemini yapmadıysanız Anaconda ile yüklü gelen Anaconda Prompt’u açın ve “pip install tensorflow-gpu==1.14” komutunu burada yazın. Anaconda Prompt’u Başlat’a Anaconda Prompt yazarak bulabilirsiniz.

Resim-8

Son olarak kurulumun başarımını test edelim. Anaconda Prompt veya Cmd’yi açın. Python yazıp Enter’a basın ve aşağıdaki kodları yazın.

import tensorflow as tf

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

Resim-8’deki gibi ekran kartı modelinizi görebiliyorsanız ya da bir hata almıyorsanız Tensorflow-gpu kurulumu başarılı olmuş demektir.

Bu makalemde Yapay Zekâ alanındaki en popüler kütüphanelerden biri olan Tensorflow kurulumunu Cpu ve Gpu için anlatmaya çalıştım. Bu yazıyı Deep Learning(Derin Öğrenme) alanına geçmeden önceki gereksinimlerin yerine getirilmesi olarak görebiliriz.

Bu konuyla ilgili sorularınızı  alt kısımda bulunan yorumlar alanını kullanarak sorabilirsiniz.

Referanslar

www.mshowto.org

TAGs: Tensorflow Gpu, TensorflowCpu, CUDA, Deep Learning, Derin Öğrenme, Makine Öğrenmesi, Machine Learning, Yapay Zekâ, Python, Tensorflow Kurulumu