Bilgi Bankası

Keras Nedir ve Ne İşe Yarar?

Keras, derin öğrenme modelleri oluşturmayı ve denemeyi basitleştiren, yüksek seviyeli bir sinir ağı API'sidir. TensorFlow, PyTorch ve Apache MXNet gibi çeşitli backend'ler üzerinde çalışabilir, bu da geliştiricilere esneklik ve farklı donanım ve yazılım platformları arasında geçiş yapabilme imkanı sunar. Keras, özellikle hızlı prototipleme, kolay kullanım ve modülerlik prensiplerine odaklanır. Bu, yeni başlayanlar ve deneyimli araştırmacılar için ideal bir araçtır.

Önemli Noktalar: * Yüksek Seviyeli API: Keras, karmaşık derin öğrenme işlemlerini basitleştiren kullanıcı dostu bir arayüze sahiptir.

Çoklu Backend Desteği: TensorFlow, PyTorch ve MXNet gibi farklı backend'lerle uyumludur.

Modülerlik: Modeller, bağımsız ve yeniden kullanılabilir katmanlar ve modüller kullanılarak oluşturulur.

Kolay Prototipleme: Hızlı bir şekilde deneyler yapmayı ve modelleri yinelemeyi kolaylaştırır.

Keras'ın Temel Bileşenleri Nelerdir?

Keras'ın temel bileşenleri, sinir ağlarını oluşturmak için kullanılan yapı taşlarıdır. Bu bileşenler şunlardır:

Katmanlar (Layers): Sinir ağının temel yapı taşlarıdır. Her katman, girdiyi dönüştüren ve çıktıyı bir sonraki katmana ileten bir işlem gerçekleştirir. Yaygın katman türleri arasında yoğun katmanlar (Dense layers), evrişimsel katmanlar (Convolutional layers), tekrarlayan katmanlar (Recurrent layers) ve gömme katmanları (Embedding layers) bulunur.

Modeller (Models): Katmanların bir araya getirilmesiyle oluşturulan sinir ağı mimarileridir. Keras'ta iki ana model türü vardır:

Sıralı Model (Sequential Model): Katmanların doğrusal bir yığınından oluşur. En basit model türüdür ve çoğu temel derin öğrenme görevi için uygundur.

Fonksiyonel API (Functional API): Daha karmaşık model mimarileri oluşturmak için kullanılan daha esnek bir yaklaşımdır. Çoklu girdiler, çoklu çıktılar ve döngüsel bağlantılar gibi özellikleri destekler.

Optimizasyon Algoritmaları (Optimizers): Modelin parametrelerini eğitmek için kullanılan algoritmalardır. Keras, SGD, Adam, RMSprop gibi çeşitli optimizasyon algoritmaları sunar.

Kayıp Fonksiyonları (Loss Functions): Modelin tahminleri ile gerçek değerler arasındaki farkı ölçen fonksiyonlardır. Keras, kategorik çapraz entropi (Categorical cross-entropy), ortalama karesel hata (Mean squared error) gibi çeşitli kayıp fonksiyonları sunar.

Metrikler (Metrics): Modelin performansını değerlendirmek için kullanılan ölçütlerdir. Keras, doğruluk (Accuracy), kesinlik (Precision), geri çağırma (Recall) gibi çeşitli metrikler sunar.

Örnek Kod (Sıralı Model): 

from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers # Sıralı model oluştur model = keras.Sequential([ layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)), layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # Modeli derle model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Model özetini yazdır model.summary()

Bu kod örneği, 784 giriş özelliği alan, 64 nöronlu bir gizli katmana sahip ve 10 çıktılı (sınıf sayısı) bir sıralı model oluşturur. Model, Adam optimizasyon algoritması ve kategorik çapraz entropi kayıp fonksiyonu kullanılarak derlenir.

Keras Hangi Derin Öğrenme Uygulamaları İçin Uygundur?

Keras, çok çeşitli derin öğrenme uygulamaları için uygundur. İşte bazı örnekler:

Görüntü Sınıflandırma: Görüntüleri farklı kategorilere ayırmak için kullanılır. Örneğin, bir modeli kedi ve köpek resimlerini ayırt etmek veya rakamları tanımak için eğitebilirsiniz.

Gerçek Hayattan Örnek: Medikal görüntüleme alanında, Keras kullanarak oluşturulan modeller, röntgen ve MR görüntülerindeki anormallikleri tespit etmede doktorlara yardımcı olabilir.

Nesne Tespiti: Bir görüntüdeki nesneleri bulmak ve sınıflandırmak için kullanılır. Örneğin, bir modeli bir görüntüdeki arabaları, insanları ve diğer nesneleri tespit etmek için eğitebilirsiniz.

Anlamsal Bölütleme (Semantic Segmentation): Bir görüntüdeki her pikseli sınıflandırmak için kullanılır. Örneğin, bir modeli bir görüntüdeki farklı nesnelerin (örneğin, yollar, binalar, ağaçlar) sınırlarını belirlemek için eğitebilirsiniz.

Doğal Dil İşleme (NLP): Metin verilerini analiz etmek ve anlamak için kullanılır. Örneğin, bir modeli metin sınıflandırması, duygu analizi, makine çevirisi ve metin oluşturma gibi görevler için eğitebilirsiniz. TensorFlow ile birlikte Keras, NLP projelerinde sıklıkla kullanılır.

Gerçek Hayattan Örnek: Müşteri hizmetleri botları, Keras ile geliştirilen NLP modellerini kullanarak müşterilerin sorularını anlayabilir ve uygun cevapları verebilir.

Zaman Serisi Analizi: Zamanla değişen verileri analiz etmek ve tahmin etmek için kullanılır. Örneğin, bir modeli hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek, hava durumunu tahmin etmek veya enerji tüketimini tahmin etmek için eğitebilirsiniz. 

 Üretken Modeller (Generative Models): Yeni veriler üretmek için kullanılır. Örneğin, bir modeli yeni resimler, müzik parçaları veya metinler oluşturmak için eğitebilirsiniz.

Keras ve TensorFlow Arasındaki İlişki Nedir?

Keras, ilk başta bağımsız bir API olarak geliştirilmiş olsa da, TensorFlow ile derin bir ilişkiye sahiptir. 2.0 sürümünden itibaren Keras, TensorFlow'nun yüksek seviyeli API'si olarak entegre edilmiştir. Bu, Keras'ın TensorFlow'nun gücünden ve esnekliğinden yararlanırken, aynı zamanda kullanıcı dostu ve erişilebilir bir arayüz sunmasını sağlar.

Temel Farklılıklar ve Benzerlikler:

Adım Adım Talimatlar: Keras'ı TensorFlow ile Kullanma

1. TensorFlow'u Kurun: Eğer henüz kurulu değilse, TensorFlow'u kurun. Genellikle pip kullanarak kurulum yapılır: 

    pip install tensorflow
    

Alternatif olarak, Conda veya Miniconda kullanarak da kurulum yapabilirsiniz.

2. Keras'ı İçe Aktarın: TensorFlow'nun bir parçası olarak Keras'ı içe aktarın: 

    import tensorflow as tf
    from tensorflow import keras
    from tensorflow.keras import layers
    

3. Model Oluşturun: Keras API'sini kullanarak modelinizi oluşturun: html

    model = keras.Sequential([
        layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
        layers.Dense(10, activation='softmax')
    ])
    

4. Modeli Derleyin ve Eğitin: Modeli derleyin ve eğitim verileriyle eğitin: html

    model.compile(optimizer='adam',
                  loss='categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])

    model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
    

Keras ile PyTorch Arasındaki Farklar Nelerdir?

Keras ve PyTorch, popüler derin öğrenme framework'leridir, ancak farklı tasarım felsefelerine ve özelliklere sahiptirler.

Önemli Noktalar: Keras, özellikle hızlı prototipleme ve kolay kullanım için tasarlanmıştır. PyTorch ise daha fazla esneklik ve özelleştirme imkanı sunar. Keras, TensorFlow'nun yüksek seviyeli API'si olarak entegre edilmiştir, bu da TensorFlow'nun gücünden yararlanmasını sağlar. PyTorch ise bağımsız bir framework'tür. PyTorch, dinamik hesaplama grafikleri (dynamic computation graphs) kullanır, bu da modelin yapısının eğitim sırasında değişmesine olanak tanır. Keras ise statik hesaplama grafikleri kullanır (TensorFlow ile birlikte kullanıldığında). Hangi framework'ün kullanılacağı, projenin gereksinimlerine ve geliştiricinin tercihlerine bağlıdır.

Keras Kurulumu Nasıl Yapılır?

Keras'ı kurmanın en yaygın yolu, pip paket yöneticisini kullanmaktır. Ancak, Keras'ın bir backend'e (TensorFlow, PyTorch veya MXNet) ihtiyacı olduğunu unutmayın. Genellikle TensorFlow önerilir. Python kurulumunuzun doğru olduğundan emin olun.

Adım Adım Talimatlar: Keras Kurulumu

1. Python ve pip'in kurulu olduğundan emin olun. Eğer kurulu değilse, Python'ı resmi web sitesinden indirin ve kurun. pip genellikle Python ile birlikte gelir.
2.  Sanal Ortam Oluşturun (Önerilir): Projeleriniz için sanal ortamlar kullanmak, bağımlılıkları yönetmek ve çakışmaları önlemek için iyi bir uygulamadır. `venv` veya `conda` gibi araçları kullanabilirsiniz.

    # venv ile sanal ortam oluşturma
    python3 -m venv myenv
    source myenv/bin/activate

    # conda ile sanal ortam oluşturma (Eğer Conda kullanıyorsanız)
    conda create -n myenv python=3.8
    conda activate myenv
    

3. TensorFlow'u Kurun (Önerilir): Keras'ı kullanmak için TensorFlow'u kurun. html

    pip install tensorflow
    

GPU desteği istiyorsanız, `tensorflow-gpu` paketini kurabilirsiniz (uygun sürücüler ve CUDA araç seti gerektirir). 4. **Keras'ı Kurun (Gerekli Değil):** TensorFlow 2.0 ve sonrası sürümlerinde Keras, `tf.keras` olarak TensorFlow'nun içinde gelir. Bu nedenle, Keras'ı ayrıca kurmanıza gerek yoktur. Ancak, eski bir TensorFlow sürümü kullanıyorsanız veya bağımsız bir Keras kurulumu istiyorsanız, aşağıdaki komutu kullanabilirsiniz: html

    pip install keras
    

5. Kurulumu Doğrulayın: Python'ı başlatın ve Keras'ı içe aktarmayı deneyin: html

    import tensorflow as tf
    from tensorflow import keras

    print(tf.__version__)
    print(keras.__version__)
    

Herhangi bir hata almazsanız, kurulum başarılı olmuştur.

Keras Modelleri Nasıl Kaydedilir ve Yüklenir?

Keras modellerini kaydetmek ve yüklemek, eğitimli modelleri yeniden kullanmak, paylaşmak veya dağıtmak için önemlidir. Keras, modelleri kaydetmek ve yüklemek için çeşitli yöntemler sunar. Adım Adım Talimatlar: Modeli Kaydetme 1. **Modeli Eğitin:** Öncelikle, modelinizi eğitim verileriyle eğitin. html

    model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
    

2. Modeli Kaydedin: Modeli kaydetmek için `model.save()` yöntemini kullanın. Bu yöntem, modeli bir HDF5 dosyasına kaydeder. html

    model.save('my_model.h5')  # Modeli HDF5 formatında kaydet
    

Alternatif olarak, TensorFlow'nun SavedModel formatını da kullanabilirsiniz: html

    model.save('my_model')  # Modeli SavedModel formatında kaydet
    

Adım Adım Talimatlar: Modeli Yükleme 1. **Gerekli Kütüphaneleri İçe Aktarın:** Gerekli kütüphaneleri içe aktarın. html

    from tensorflow import keras
    

2. Modeli Yükleyin: Kaydedilmiş modeli yüklemek için `keras.models.load_model()` fonksiyonunu kullanın. html

    loaded_model = keras.models.load_model('my_model.h5')  # HDF5 formatındaki modeli yükle

    # Veya SavedModel formatındaki modeli yükle
    loaded_model = keras.models.load_model('my_model')
    

3. Modeli Değerlendirin veya Kullanın: Yüklenen modeli değerlendirebilir veya tahminler yapmak için kullanabilirsiniz. html

    loss, accuracy = loaded_model.evaluate(x_test, y_test)
    print('Doğruluk: %.2f' % (accuracy*100))

    predictions = loaded_model.predict(x_test)
    

Önemli Noktalar: * Modeli kaydederken, modelin mimarisi, ağırlıkları ve optimizasyon yapılandırması gibi tüm bilgiler kaydedilir. * Modeli yüklerken, kaydedilen dosyanın doğru konumda olduğundan emin olun. * Modeli kaydederken ve yüklerken, aynı Keras ve TensorFlow sürümlerini kullanmak en iyisidir. Farklı sürümler arasında uyumsuzluk sorunları yaşanabilir. Bu kapsamlı kılavuz, Keras'ın ne olduğunu, nasıl kullanıldığını ve derin öğrenme projelerinde nasıl uygulanabileceğini anlamanıza yardımcı olacaktır. Başarılar!