TensorFlow sayfasının kaynağını görüntüle

{{Infobox software
| name = TensorFlow
| logo = TensorFlow logo.svg
| author = 
| developer = [[Google Brain]] Team<ref name=Credits />
| released = {{Açılış tarihi ve yaşı|2015|11|09}}
| latest release version = 2.4.1<ref>{{Haber kaynağı |url= https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/latest |başlık= TensorFlow Release |erişimtarihi= 28 Ocak 2021 |dil= en-US |arşivurl= https://web.archive.org/web/20210214185346/https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.4.1 |arşivtarihi= 14 Şubat 2021 |ölüurl= hayır }}</ref>
| latest release date = {{Açılış tarihi ve yaşı|2021|1|21}}
| repo = {{URL|https://github.com/tensorflow/tensorflow}}
| programming language = [[Python]], [[C++]], [[CUDA]]
| platform = [[Linux]], [[macOS]], [[Windows]], [[Android (operating system)|Android]], [[JavaScript]]<ref name="js"/>
| genre = [[Machine learning]] [[Library (computing)|library]]
| license = [[Apache License 2.0]]
| website = {{URL|https://www.tensorflow.org}}
|logo boyutu=240px}}

'''TensorFlow''', [[makine öğrenimi]] için [[Özgür ve açık kaynak kodlu yazılım|ücretsiz ve açık kaynaklı bir]] [[Kütüphane (bilgisayar bilimi)|yazılım kütüphanesidir]] . Bir dizi görevde kullanılabilir, ancak [[Derin öğrenme|derin sinir ağlarının]] eğitimi ve [[Çıkarımsal istatistik|çıkarımına]] özel olarak odaklanmaktadır.<ref>{{Akademik dergi kaynağı|url=https://www.usenix.org/system/files/conference/osdi16/osdi16-abadi.pdf|başlık=TensorFlow: A System for Large-Scale Machine Learning|yazarlar=Abadi|tarih=2016|erişimtarihi=28 Mayıs 2021|arşivurl=https://web.archive.org/web/20201212042511/https://www.usenix.org/system/files/conference/osdi16/osdi16-abadi.pdf|arşivtarihi=12 Aralık 2020|ölüurl=hayır}}</ref><ref name="YoutubeClip">{{Video kaynağı|url=https://www.youtube.com/watch?v=oZikw5k_2FM|başlık=TensorFlow: Open source machine learning|yıl=2015|author=Google|kaynak={{harvid|Video clip by Google about TensorFlow|2015|}}|erişimtarihi=28 Mayıs 2021|arşivurl=https://web.archive.org/web/20161215203539/https://www.youtube.com/watch?v=oZikw5k_2FM|arşivtarihi=15 Aralık 2016|ölüurl=hayır}} "It is machine learning software being used for various kinds of perceptual and language understanding tasks" – Jeffrey Dean, minute 0:47 / 2:17 from YouTube clip</ref>

Tensorflow, veri akışına ve [[Diferansiye edilebilir programlama|türevlenebilir programlamaya]] dayalı sembolik bir [[matematik]] kitaplığıdır. [[Google|Google'da]] hem araştırma hem de üretim için kullanılmaktadır.<ref>{{Harvard citation no brackets|Video clip by Google about TensorFlow|2015}} at minute 0:15/2:17</ref><ref>{{Harvard citation no brackets|Video clip by Google about TensorFlow|2015}} at minute 0:26/2:17</ref><ref>{{Harvard citation no brackets|Dean et al|2015}}</ref>

TensorFlow, [[Google Brain]] ekibi tarafından [[Google]]'ın iç işlerinde kullanımı için geliştirilmiştir. 2015 yılında [[Apache Lisansı|Apache License 2.0]] sürümü altında piyasaya sürülmüştür.<ref name="Credits">{{Web kaynağı | url = https://tensorflow.org/about | başlık = Credits | erişimtarihi = 10 Kasım 2015 | çalışma = TensorFlow.org | arşivurl = https://web.archive.org/web/20151117032147/https://tensorflow.org/about | arşivtarihi = 17 Kasım 2015}}</ref><ref name="Metz-Nov9">{{Web kaynağı | url = https://www.wired.com/2015/11/google-open-sources-its-artificial-intelligence-engine/ | başlık = Google Just Open Sourced TensorFlow, Its Artificial Intelligence Engine | erişimtarihi = 10 Kasım 2015 | tarih = 9 Kasım 2015 | çalışma = [[Wired (website)|Wired]] | arşivurl = https://web.archive.org/web/20151109142618/https://www.wired.com/2015/11/google-open-sources-its-artificial-intelligence-engine/ | arşivtarihi = 9 Kasım 2015}}</ref>

== Tarih ==

=== DistBelief ===
2011'den itibaren, Google Brain DistBelief'i [[derin öğrenme]] [[Yapay sinir ağları|sinir ağlarına]] [[Özel mülk yazılım|özel mülk]] bir [[makine öğrenimi]] sistemi olarak geliştirmiştir. Kullanımı, hem araştırma hem de ticari uygulamala alanlarında çeşitli [[Alphabet (şirket)|Alphabet]] şirketlerinde hızla artmıştır.<ref name="whitepaper2015">{{Web kaynağı | url = http://download.tensorflow.org/paper/whitepaper2015.pdf | başlık = TensorFlow: Large-scale machine learning on heterogeneous systems | erişimtarihi = 10 Kasım 2015 | tarih = 9 Kasım 2015 | yazarlarıgöster = 2 | çalışma = TensorFlow.org | yayıncı = Google Research | kaynak = {{harvid|Dean et al|2015}} | arşivurl = https://web.archive.org/web/20151120004649/http://download.tensorflow.org/paper/whitepaper2015.pdf | arşivtarihi = 20 Kasım 2015}}</ref><ref name="Perez">{{Web kaynağı | url = https://techcrunch.com/2015/11/09/google-open-sources-the-machine-learning-tech-behind-google-photos-search-smart-reply-and-more/ | başlık = Google Open-Sources The Machine Learning Tech Behind Google Photos Search, Smart Reply And More | erişimtarihi = 11 Kasım 2015 | tarih = 9 Kasım 2015 | çalışma = TechCrunch | arşivurl = https://web.archive.org/web/20151109150138/https://techcrunch.com/2015/11/09/google-open-sources-the-machine-learning-tech-behind-google-photos-search-smart-reply-and-more/ | arşivtarihi = 9 Kasım 2015}}</ref> Google, DistBelief'in kod tabanını basitleştirmek ve yeniden düzenlemek için [[Jeff Dean (bilgisayar bilimcisi)|Jeff Dean]] dahil olmak üzere birden fazla bilgisayar bilimcisini görevlendirmiştir. Yapılan çalışmalar sonucunda TensorFlow ortaya çıkmıştır.<ref name="Oremus">{{Web kaynağı | url = https://www.slate.com/blogs/future_tense/2015/11/09/google_s_tensorflow_is_open_source_and_it_s_about_to_be_a_huge_huge_deal.html | başlık = What Is TensorFlow, and Why Is Google So Excited About It? | erişimtarihi = 11 Kasım 2015 | tarih = 9 Kasım 2015 | çalışma = Slate | arşivurl = https://web.archive.org/web/20151110021146/https://www.slate.com/blogs/future_tense/2015/11/09/google_s_tensorflow_is_open_source_and_it_s_about_to_be_a_huge_huge_deal.html | arşivtarihi = 10 Kasım 2015}}</ref> 2009 yılında, [[Geoffrey Hinton]] liderliğindeki ekip, genelleştirilmiş geri yayılımı ve önemli ölçüde daha yüksek doğrulukla [[Yapay sinir ağları|sinir ağlarının]] üretilmesine izin veren iyileştirmeleri uygulamaya koymuştur. Ayrıca, [[Ses konuşma tanımlayıcı yazılımlar|konuşma tanımadaki]] hatalarda %25'lik bir azalma sağlayan diğer iyileştirmeleri de uygulamaya koymuştur.<ref name="Ward-Bailey">{{Web kaynağı | url = https://www.csmonitor.com/Technology/2015/0914/Google-chairman-We-re-making-real-progress-on-artificial-intelligence | başlık = Google chairman: We're making 'real progress' on artificial intelligence | erişimtarihi = 25 Kasım 2015 | tarih = 25 Kasım 2015 | çalışma = CSMonitor | arşivurl = https://web.archive.org/web/20150916223243/https://www.csmonitor.com/Technology/2015/0914/Google-chairman-We-re-making-real-progress-on-artificial-intelligence | arşivtarihi = 16 Eylül 2015}}</ref>

=== TensorFlow ===
TensorFlow, Google Brain'in ikinci nesil sistemidir. 1.0.0 sürümü 11 Şubat 2017'de yayınlanmıştır.<ref>{{Web kaynağı | url = https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/07bb8ea2379bd459832b23951fb20ec47f3fdbd4/RELEASE.md | başlık = Tensorflow Release 1.0.0 | arşivurl = https://web.archive.org/web/20210227171533/https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/07bb8ea2379bd459832b23951fb20ec47f3fdbd4/RELEASE.md | arşivtarihi = 27 Şubat 2021}}</ref> [[Referans uygulaması|Referans uygulama]] tek cihazlarda çalışırken, TensorFlow birden fazla [[Merkezî işlem birimi|CPU]] ve [[Grafik işlemci birimi|GPU]] üzerinde çalışabilmektedir [[Grafik işlemci biriminde genel amaçlı hesaplama|(grafik işleme birimlerinde genel amaçlı bilgi işlem]] için isteğe bağlı [[CUDA]] ve [[SYCL]] uzantıları ile birlikte).<ref name="Metz-Nov10">{{Haber kaynağı|url=https://www.wired.com/2015/11/googles-open-source-ai-tensorflow-signals-fast-changing-hardware-world/|başlık=TensorFlow, Google's Open Source AI, Points to a Fast-Changing Hardware World|erişimtarihi=11 Kasım 2015|yazarlar=Metz|tarih=10 Kasım 2015|çalışma=Wired|arşivurl=https://web.archive.org/web/20151111163641/http://www.wired.com/2015/11/googles-open-source-ai-tensorflow-signals-fast-changing-hardware-world/|arşivtarihi=11 Kasım 2015|ölüurl=hayır}}</ref> TensorFlow, 64 bit [[Linux]], [[macOS]], [[Microsoft Windows|Windows]] [[Android (işletim sistemi)|ve Android]] ve [[iOS]] dahil mobil bilgi işlem platformlarında mevcuttur.

Esnek mimarisi, hesaplamanın çeşitli platformlarda (CPU'lar, GPU'lar, [[Tensör işleme ünitesi|TPU'lar]] ) ve masaüstlerinden sunucu kümelerine, mobil ve uç cihazlara kadar kolay dağıtımına olanak tanımaktadır.

TensorFlow hesaplamaları, [[Durum (bilgisayar)|durum bilgisi olan]] [[Dataflow programlama|veri akışı]] [[Yönlü çizge|grafikleri]] olarak ifade edilebilmektedir. ''TensorFlow'' adı, bu tür sinir ağlarının ''[[tensör]]ler'' olarak adlandırılan çok boyutlu veri dizileri üzerinde gerçekleştirdiği işlemlerden türemiştir. Haziran 2016'daki [[Google I/O|Google I / O Konferansı]] sırasında Jeff Dean, [[GitHub|GitHub'daki]] 1.500 kütüphanenin TensorFlow'dan bahsettiğini ve bunlardan sadece 5'inin Google tarafından oluşturulduğunu belirtmiştir.<ref name="1500repo's">[https://www.youtube.com/watch?v=Rnm83GqgqPE Machine Learning: Google I/O 2016 Minute 07:30/44:44 ] {{Webarşiv|url=https://web.archive.org/web/20161221095258/https://www.youtube.com/watch?v=Rnm83GqgqPE |tarih=21 Aralık 2016 }} accessdate=2016-06-05</ref>

Aralık 2017'de Google, Cisco, Red Hat, CoreOS ve CaiCloud'dan gelen geliştiriciler bir konferansta [[Kubeflow|Kubeflow'u]] tanıtmıştır. Kubeflow, Kubernetes üzerinde TensorFlow'un çalıştırılmasına ve konuşlandırılmasına izin vermektedir.

Mart 2018'de Google, [[JavaScript|JavaScript'te]] makine öğrenimi için TensorFlow.js sürüm 1.0'ı duyurmuştur.<ref>{{Web kaynağı | url = https://medium.com/tensorflow/introducing-tensorflow-js-machine-learning-in-javascript-bf3eab376db | başlık = Introducing TensorFlow.js: Machine Learning in Javascript | erişimtarihi = 24 Mayıs 2019 | tarih = 30 Mart 2018 | çalışma = Medium | arşivurl = https://web.archive.org/web/20180330180144/https://medium.com/tensorflow/introducing-tensorflow-js-machine-learning-in-javascript-bf3eab376db | arşivtarihi = 30 Mart 2018}}</ref>

Ocak 2019'da Google, TensorFlow 2.0'ı duyurmuştur.<ref>{{Web kaynağı | url = https://medium.com/tensorflow/whats-coming-in-tensorflow-2-0-d3663832e9b8 | başlık = What's coming in TensorFlow 2.0 | erişimtarihi = 24 Mayıs 2019 | tarih = 14 Ocak 2019 | çalışma = Medium | arşivurl = https://web.archive.org/web/20190114181937/https://medium.com/tensorflow/whats-coming-in-tensorflow-2-0-d3663832e9b8 | arşivtarihi = 14 Ocak 2019}}</ref> Resmi olarak Eylül 2019'da erişilebilir hale gelmiştir.<ref>{{Web kaynağı | url = https://medium.com/tensorflow/tensorflow-2-0-is-now-available-57d706c2a9ab | başlık = TensorFlow 2.0 is now available! | erişimtarihi = 24 Kasım 2019 | tarih = 30 Eylül 2019 | çalışma = Medium | arşivurl = https://web.archive.org/web/20191007214705/https://medium.com/tensorflow/tensorflow-2-0-is-now-available-57d706c2a9ab | arşivtarihi = 7 Ekim 2019}}</ref>

Mayıs 2019'da Google, bilgisayar grafiklerinde derin öğrenme için TensorFlow Graphics'i duyurmuştur.<ref>{{Web kaynağı | url = https://medium.com/tensorflow/introducing-tensorflow-graphics-computer-graphics-meets-deep-learning-c8e3877b7668 | başlık = Introducing TensorFlow Graphics: Computer Graphics Meets Deep Learning | erişimtarihi = 24 Mayıs 2019 | tarih = 9 Mayıs 2019 | çalışma = Medium | arşivurl = https://web.archive.org/web/20190509204620/https://medium.com/tensorflow/introducing-tensorflow-graphics-computer-graphics-meets-deep-learning-c8e3877b7668 | arşivtarihi = 9 Mayıs 2019}}</ref>

=== Tensör işleme birimi ===
Mayıs 2016'da Google, özellikle [[makine öğrenimi]] için geliştirilmiş ve TensorFlow için özel olarak tasarlanmış, uygulamaya özel bir [[entegre devre]] ([[ASIC]], bir donanım çipi) olan [[Tensör işleme ünitesi|Tensor işleme birimini]] (Tensor processing unit (TPU)) duyurmuştur. TPU, düşük hassasiyetli [[aritmetik]]te (ör. [[8-bit|8 bit]] ) yüksek verim sağlamak için tasarlanmıştır. Ayrıca,[[Gözetimli öğrenme|modelleri eğitmek]] yerine kullanmaya veya çalıştırmaya yönelik programlanabilir bir [[AI hızlandırıcı (bilgisayar donanımı)|yapay zeka hızlandırıcısıdır]]. Google, veri merkezlerinde bir yıldan uzun süredir TPU'ları çalıştırdıklarını açıklamıştır. Aynı zamanda, makine öğrenimi için [[Watt başına performans|watt başına]] daha iyi optimize edilmiş bir performans beklediklerini açıklamıştır.<ref>{{Web kaynağı | url = https://cloudplatform.googleblog.com/2016/05/Google-supercharges-machine-learning-tasks-with-custom-chip.html | başlık = Google supercharges machine learning tasks with TPU custom chip | erişimtarihi = 19 Mayıs 2016 | çalışma = Google Cloud Platform Blog | arşivurl = https://web.archive.org/web/20160518201516/https://cloudplatform.googleblog.com/2016/05/Google-supercharges-machine-learning-tasks-with-custom-chip.html | arşivtarihi = 18 Mayıs 2016}}</ref>

Mayıs 2017'de Google, ikinci neslin yanı sıra TPU'ların [[Google Compute Engine|Google Compute Engine'de]] kullanılabilirliğini duyurmuştur.<ref>{{Haber kaynağı|url=https://www.blog.google/topics/google-cloud/google-cloud-offer-tpus-machine-learning/|başlık=Build and train machine learning models on our new Google Cloud TPUs|erişimtarihi=18 Mayıs 2017|tarih=17 Mayıs 2017|çalışma=Google|arşivurl=https://web.archive.org/web/20170517182035/https://blog.google/topics/google-cloud/google-cloud-offer-tpus-machine-learning/|arşivtarihi=17 Mayıs 2017|ölüurl=hayır}}</ref> İkinci nesil TPU'lar 180 teraflop'a kadar performans sunmaktadır. Ayrıca, 64 TPU'luk kümeler halinde düzenlendiklerinde 11,5 petaflop'a kadar performans sağlamaktadır.

Mayıs 2018'de Google, 420 teraflop performans ve 128 GB yüksek [[High Bandwidth Memory|bant genişliğine sahip]] bellek (HBM)) sunan üçüncü nesil TPU'ları duyurmuştur. Cloud TPU v3 Kapsüller, 100'den fazla petaflop performans ve 32 TB HBM sunmaktadır.<ref>{{Web kaynağı | url = https://cloud.google.com/tpu/ | başlık = Cloud TPU | erişimtarihi = 24 Mayıs 2019 | çalışma = Google Cloud | arşivurl = https://web.archive.org/web/20170517174135/https://cloud.google.com/tpu/ | arşivtarihi = 17 Mayıs 2017}}</ref>

Şubat 2018'de Google, TPU'ları [[Google Cloud|Google Cloud Platform'da]] beta olarak kullanıma sunduklarını duyurmuştur.<ref>{{Haber kaynağı|url=https://cloudplatform.googleblog.com/2018/02/Cloud-TPU-machine-learning-accelerators-now-available-in-beta.html|başlık=Cloud TPU machine learning accelerators now available in beta|erişimtarihi=12 Şubat 2018|çalışma=Google Cloud Platform Blog|arşivurl=https://web.archive.org/web/20180212141508/https://cloudplatform.googleblog.com/2018/02/Cloud-TPU-machine-learning-accelerators-now-available-in-beta.html|arşivtarihi=12 Şubat 2018|ölüurl=hayır}}</ref>

=== Edge TPU ===
Temmuz 2018'de Edge TPU duyurulmuştur. Edge TPU, Google'ın TensorFlow Lite makine öğrenimi modellerini akıllı telefonlar gibi [[uç bilgi işlem]] olarak bilinen bilgi işlem cihazlarında çalıştırmak için tasarlanmış [[ASIC]] yongasıdır.

=== TensorFlow Lite ===
Mayıs 2017'de Google, özellikle mobil geliştirmeye yönelik bir yazılım yığını olan TensorFlow Lite'ı duyurmuştur.<ref>{{Web kaynağı | url = https://www.theverge.com/2017/5/17/15645908/google-ai-tensorflowlite-machine-learning-announcement-io-2017 | başlık = Google's new machine learning framework is going to put more AI on your phone | arşivurl = https://web.archive.org/web/20170517233339/https://www.theverge.com/2017/5/17/15645908/google-ai-tensorflowlite-machine-learning-announcement-io-2017 | arşivtarihi = 17 Mayıs 2017}}</ref> Ocak 2019'da TensorFlow ekibi, Android cihazlarda [[OpenGL ES]] 3.1 Compute Shaders ve iOS cihazlarda Metal Compute Shaders ile mobil GPU çıkarım motorunun geliştirici önizlemesini yayınlamıştır.<ref>{{Web kaynağı | url = https://medium.com/tensorflow/tensorflow-lite-now-faster-with-mobile-gpus-developer-preview-e15797e6dee7 | başlık = TensorFlow Lite Now Faster with Mobile GPUs (Developer Preview) | erişimtarihi = 24 Mayıs 2019 | tarih = 16 Ocak 2019 | çalışma = Medium | arşivurl = https://web.archive.org/web/20190116183459/https://medium.com/tensorflow/tensorflow-lite-now-faster-with-mobile-gpus-developer-preview-e15797e6dee7 | arşivtarihi = 16 Ocak 2019}}</ref> Mayıs 2019 yılında Google, TensorFlow Lite Micro'nun (TensorFlow Lite for Microcontrollers olarak da bilinir) ve [[ARM]]'nin uTensor'unun birleşeceğini duyurmuştur.<ref>{{Web kaynağı | url = https://os.mbed.com/blog/entry/uTensor-and-Tensor-Flow-Announcement/ | başlık = uTensor and Tensor Flow Announcement {{!}} Mbed | erişimtarihi = 24 Mayıs 2019 | çalışma = os.mbed.com | arşivurl = https://web.archive.org/web/20190509195115/https://os.mbed.com/blog/entry/uTensor-and-Tensor-Flow-Announcement/ | arşivtarihi = 9 Mayıs 2019}}</ref>

TensorFlow Lite, standart TensorFlow modelleri tarafından kullanılan Protocol Buffers biçiminden kaçınarak ağ modelleri için veri serileştirme biçimi olarak FlatBuffers kullanmaktadır.

=== Pixel Visual Core (PVC) ===
Ekim 2017'de Google, mobil cihazlar için tamamen programlanabilir bir görüntü, resim ve [[yapay zeka]] işlemcisi olan Pixel Visual Core'u (PVC) içeren Google Pixel 2'yi piyasaya sürmüştür. PVC makine öğrenme için TensorFlow'u desteklemektedir. Ayrıca görüntü işleme için [[Halide progralama dili]]ni desteklemektedir.

=== Uygulamalar ===
[[Google]] TensorFlow tarafından desteklenen [[RankBrain|RankBrain'i]] 26 Ekim 2015 tarihinde resmen yayınlamıştır.

Ayrıca Google, kurulum gerektirmeyen bir TensorFlow Jupyter Notebook ortamı olan Colaboratory'u da piyasaya sürmüştür.<ref>{{Web kaynağı | url = https://research.google.com/colaboratory/faq.html | başlık = Colaboratory – Google | erişimtarihi = 10 Kasım 2018 | dil = İngilizce | çalışma = research.google.com | arşivurl = https://web.archive.org/web/20171024191457/https://research.google.com/colaboratory/faq.html | arşivtarihi = 24 Ekim 2017}}</ref>

=== Machine Learning Crash Course (MLCC) ===
1 Mart 2018'de Google, Machine Learning Crash Course'u (MLCC) yayınlamıştır. Başlangıçta Google çalışanlarını pratik [[yapay zeka]] ve makine öğrenimi temelleri ile donatmaya yardımcı olmak için MLCC tasarlanmıştır. Aynı zamanda, kurs kamuya sunulmadan önce dünyanın çeşitli şehirlerinde Google tarafından ücretsiz TensorFlow atölyeleri başlatılmıştır.<ref>{{Web kaynağı | url = https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ | başlık = Machine Learning Crash Course with TensorFlow APIs | dil = İngilizce | arşivurl = https://web.archive.org/web/20180228224726/https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ | arşivtarihi = 28 Şubat 2018}}</ref>

=== TensorFlow 2.0 ===
TensorFlow Ekibi, Eylül 2019'da kütüphanenin yeni bir ana sürümünün yayınlandığını duyurmuştur. TensorFlow 2.0 birçok yeni özellik getirmiştir. Bunlardan en önemlisi, ilk olarak [[Zincirleme|Chainer]] ve daha sonra [[PyTorch]] tarafından popüler hale getirilen [https://docs.chainer.org/en/stable/guides/define_by_run.html "Çalıştırmaya Göre Tanımla"] {{Webarşiv|url=https://web.archive.org/web/20210224150442/https://docs.chainer.org/en/stable/guides/define_by_run.html |tarih=24 Şubat 2021 }} şemasına geçilmiştir.<ref>{{Web kaynağı | url = https://thegradient.pub/state-of-ml-frameworks-2019-pytorch-dominates-research-tensorflow-dominates-industry/ | başlık = The State of Machine Learning Frameworks in 2019 | erişimtarihi = 6 Temmuz 2020 | tarih = 10 Ekim 2019 | yayıncı = The Gradient | arşivurl = https://web.archive.org/web/20191010161542/https://thegradient.pub/state-of-ml-frameworks-2019-pytorch-dominates-research-tensorflow-dominates-industry/ | arşivtarihi = 10 Ekim 2019}}</ref> Diğer önemli değişiklikler arasında eski kitaplıkların kaldırılması, TensorFlow'un farklı sürümlerindeki eğitimli modeller arasında çapraz uyumluluk ve GPU'daki performansta önemli iyileştirmeler yer almıştır.<ref>{{Web kaynağı | url = https://blog.tensorflow.org/2019/09/tensorflow-20-is-now-available.html | başlık = TensorFlow 2.0 is now available! | erişimtarihi = 22 Mayıs 2020 | tarih = 30 Eylül 2019 | yayıncı = TensorFlow Blog | arşivurl = https://web.archive.org/web/20191030134434/https://blog.tensorflow.org/2019/09/tensorflow-20-is-now-available.html | arşivtarihi = 30 Ekim 2019}}</ref>

== Özellikleri ==
TensorFlow, kararlı [[Python]] (tüm platformlarda sürüm 3.7 için) <ref>{{Web kaynağı | url = https://www.tensorflow.org/api_docs/python/ | başlık = All symbols in TensorFlow {{!}} TensorFlow | erişimtarihi = 18 Şubat 2018 | dil = İngilizce | çalışma = TensorFlow | arşivurl = https://web.archive.org/web/20151122012625/https://www.tensorflow.org/api_docs/python/ | arşivtarihi = 22 Kasım 2015}}</ref> ve [[C (programlama dili)|C]] [[Uygulama programlama arayüzü|API'leri sağlar]].<ref name="C API, not C++ API, stable">{{Web kaynağı | url = https://www.tensorflow.org/programmers_guide/version_compat | başlık = TensorFlow Version Compatibility {{!}} TensorFlow | erişimtarihi = 10 Mayıs 2018 | dil = İngilizce | çalışma = TensorFlow | alıntı = Some API functions are explicitly marked as "experimental" and can change in backward incompatible ways between minor releases. These include other languages | arşivurl = https://web.archive.org/web/20171010060424/https://www.tensorflow.org/programmers_guide/version_compat | arşivtarihi = 10 Ekim 2017}}</ref> Ayrıca [[Geriye uyumluluk|geriye dönük uyumluluk]] garantisi olmadan sağlanan API'ler: [[C++|C ++]], [[Go (programlama dili)|Go]], [[Java (programlama dili)|Java]],<ref>{{Web kaynağı | url = https://www.tensorflow.org/api_docs/ | başlık = API Documentation | erişimtarihi = 27 Haziran 2018 | arşivurl = https://web.archive.org/web/20151116154736/https://www.tensorflow.org/api_docs/ | arşivtarihi = 16 Kasım 2015}}</ref> [[JavaScript]] <ref name="js">{{Web kaynağı | url = https://js.tensorflow.org/faq/ | başlık = TensorFlow.js | erişimtarihi = 28 Haziran 2018 <!--no longer in link, nor found in archive.org: | alıntı = TensorFlow.js has an API similar to the TensorFlow Python API, however it does not support all of the functionality of the TensorFlow Python API.--> | arşivurl = https://web.archive.org/web/20180506083002/https://js.tensorflow.org/faq/ | arşivtarihi = 6 Mayıs 2018}}</ref> ve [[Swift (programlama dili)|Swift]] (arşivlendi ve geliştirme durdu).<ref>{{Web kaynağı | url = https://medium.com/tensorflow/introducing-swift-for-tensorflow-b75722c58df0 | başlık = Introducing Swift For TensorFlow | erişimtarihi = 14 Ağustos 2019 | tarih = 26 Nisan 2018 | dil = İngilizce | çalışma = Medium | alıntı = not just a TensorFlow API wrapper written in Swift | arşivurl = https://web.archive.org/web/20180426180109/https://medium.com/tensorflow/introducing-swift-for-tensorflow-b75722c58df0 | arşivtarihi = 26 Nisan 2018}}</ref><ref>{{Web kaynağı | url = https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/lii6kh/d_swift_for_tensorflow_is_being_archived_and/ | başlık = Swift for Tensorflow is being archived and development has ceased | erişimtarihi = 18 Şubat 2021 | dil = İngilizce | alıntı = As S4TF heads into maintenance mode, it’s a bit Exploding head to reflect on how much I’ve learned. | arşivurl = https://web.archive.org/web/20210212190911/https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/lii6kh/d_swift_for_tensorflow_is_being_archived_and/ | arşivtarihi = 12 Şubat 2021}}</ref> Üçüncü taraf paketleri [[C Sharp|C #]],<ref>{{Web kaynağı | url = https://github.com/migueldeicaza/TensorFlowSharp | başlık = TensorFlowSharp: TensorFlow API for .NET languages | erişimtarihi = 18 Şubat 2018 | tarih = 17 Şubat 2018 | arşivurl = https://web.archive.org/web/20170724080201/https://github.com/migueldeicaza/TensorFlowSharp | arşivtarihi = 24 Temmuz 2017}}</ref><ref>{{Web kaynağı | url = https://github.com/SciSharp/TensorFlow.NET | başlık = TensorFlow.NET: .NET Standard bindings for TensorFlow | erişimtarihi = 11 Aralık 2018 | tarih = 11 Aralık 2018 | arşivurl = https://web.archive.org/web/20190712123610/https://github.com/SciSharp/TensorFlow.NET | arşivtarihi = 12 Temmuz 2019}}</ref> [[Haskell]],<ref>{{Web kaynağı | url = https://github.com/tensorflow/haskell | başlık = haskell: Haskell bindings for TensorFlow | erişimtarihi = 18 Şubat 2018 | tarih = 17 Şubat 2018 | yayıncı = tensorflow | arşivurl = https://web.archive.org/web/20170724080229/https://github.com/tensorflow/haskell | arşivtarihi = 24 Temmuz 2017}}</ref> [[Julia (programlama dili)|Julia]],<ref>{{Web kaynağı | url = https://github.com/malmaud/TensorFlow.jl | başlık = A Julia wrapper for TensorFlow | erişimtarihi = 14 Ağustos 2019 | tarih = 12 Ağustos 2019 | alıntı = operations like sin, * (matrix multiplication), .* (element-wise multiplication), etc [..]. Compare to Python, which requires learning specialized namespaced functions like tf.matmul. | arşivurl = https://web.archive.org/web/20170724080234/https://github.com/malmaud/TensorFlow.jl | arşivtarihi = 24 Temmuz 2017}}</ref> [[MATLAB]],<ref>{{Web kaynağı | url = https://github.com/asteinh/tensorflow.m | başlık = A MATLAB wrapper for TensorFlow Core | erişimtarihi = 13 Şubat 2020 | tarih = 3 Kasım 2019 | arşivurl = https://web.archive.org/web/20200914161638/https://github.com/asteinh/tensorflow.m | arşivtarihi = 14 Eylül 2020}}</ref> [[R (programlama dili)|R]],<ref>{{Web kaynağı | url = https://github.com/rstudio/tensorflow | başlık = tensorflow: TensorFlow for R | erişimtarihi = 18 Şubat 2018 | tarih = 17 Şubat 2018 | yayıncı = RStudio | arşivurl = https://web.archive.org/web/20170104081359/https://github.com/rstudio/tensorflow | arşivtarihi = 4 Ocak 2017}}</ref> [[Scala (programlama dili)|Scala]],<ref>{{Web kaynağı | url = https://github.com/eaplatanios/tensorflow_scala | başlık = tensorflow_scala: TensorFlow API for the Scala Programming Language | erişimtarihi = 18 Şubat 2018 | tarih = 17 Şubat 2018 | arşivurl = https://web.archive.org/web/20190218035307/https://github.com/eaplatanios/tensorflow_scala | arşivtarihi = 18 Şubat 2019}}</ref> [[Rust (programlama dili)|Rust]],<ref>{{Web kaynağı | url = https://github.com/tensorflow/rust | başlık = rust: Rust language bindings for TensorFlow | erişimtarihi = 18 Şubat 2018 | tarih = 17 Şubat 2018 | yayıncı = tensorflow | arşivurl = https://web.archive.org/web/20170724080245/https://github.com/tensorflow/rust | arşivtarihi = 24 Temmuz 2017}}</ref> [[OCaml]],<ref>{{Web kaynağı | url = https://github.com/LaurentMazare/tensorflow-ocaml | başlık = tensorflow-ocaml: OCaml bindings for TensorFlow | erişimtarihi = 18 Şubat 2018 | tarih = 16 Şubat 2018 | arşivurl = https://web.archive.org/web/20180611155059/https://github.com/LaurentMazare/tensorflow-ocaml | arşivtarihi = 11 Haziran 2018}}</ref> ve [[Crystal|Kristal]] .<ref>{{Web kaynağı | url = https://github.com/fazibear/tensorflow.cr | başlık = fazibear/tensorflow.cr | erişimtarihi = 10 Ekim 2018 | dil = İngilizce | çalışma = GitHub | arşivurl = https://web.archive.org/web/20180627120743/https://github.com/fazibear/tensorflow.cr | arşivtarihi = 27 Haziran 2018}}</ref>

== Uygulamalar ==
{{çoklu resim
| footer    = Original photo (left) and with TensorFlow ''neural style'' applied (right)
| width     = 150
| image1    = TorontoMusicGarden10.jpg
| image2    = TorontoMusicGarden10-TensorFlow2.jpg
}}
TensorFlow'un temelini oluşturduğu uygulamalar arasında, [[DeepDream]] gibi otomatik [[Resim yazısı|resim yazısı oluşturma]] yazılımları vardır.<ref name="Byrne">{{Web kaynağı | url = https://motherboard.vice.com/en_uk/read/google-offers-up-its-entire-machine-learning-library-as-open-source | başlık = Google Offers Up Its Entire Machine Learning Library as Open-Source Software | erişimtarihi = 11 Kasım 2015 | tarih = 11 Kasım 2015 | çalışma = Vice | arşivurl = https://web.archive.org/web/20151123090522/https://motherboard.vice.com/en_uk/read/google-offers-up-its-entire-machine-learning-library-as-open-source | arşivtarihi = 23 Kasım 2015}}</ref>

Ayrıca, kullanıcıların "Nöral Ağlar" konusunu gözlemleyebilmeleri ve konsepti anlamaları için [https://playground.tensorflow.org/ "Tensorflow Playground] {{Webarşiv|url=https://web.archive.org/web/20221206201753/https://playground.tensorflow.org/ |tarih=6 Aralık 2022 }}"adında bir websitesi bulunmaktadır.

== Ayrıca bakınız ==

* [[Derin öğrenme yazılımlarının karşılaştırılması|Derin öğrenme yazılımının karşılaştırılması]]

== Kaynakça ==
{{Kaynakça}}

== Bibliyografya ==
{{Kaynak başı}}
*{{Kitap kaynağı|url=https://www.oreilly.com/library/view/ai-and-machine/9781492078180/|başlık=AI and Machine Learning for Coders|tarih=1 Ekim 2020|sayfa=365|yayıncı=[[O'Reilly Media]]|basım=1.1isbn=9781492078197|ad1=Laurence|soyadı1=Moroney|erişimtarihi=28 Mayıs 2021|arşivurl=https://web.archive.org/web/20210607074743/https://www.oreilly.com/library/view/ai-and-machine/9781492078180/|arşivtarihi=7 Haziran 2021|ölüurl=hayır}}
*{{Kitap kaynağı|url=https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-machine-learning/9781492032632/|başlık=Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow|tarih=15 Ekim 2019|sayfa=856|yayıncı=[[O'Reilly Media]]|basım=2.2isbn=9781492032632|ad1=Aurélien|soyadı1=Géron|erişimtarihi=28 Mayıs 2021|arşivurl=https://web.archive.org/web/20210501010926/https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-machine-learning/9781492032632/|arşivtarihi=1 Mayıs 2021|ölüurl=hayır}}
*{{Kitap kaynağı|url=https://www.oreilly.com/library/view/tensorflow-for-deep/9781491980446/|başlık=TensorFlow for Deep Learning|tarih=23 Mart 2018|sayfa=256|yayıncı=[[O'Reilly Media]]|basım=1.1isbn=9781491980446|ad1=Bharath|soyadı1=Ramsundar|ad2=Reza Bosagh|soyadı2=Zadeh|erişimtarihi=28 Mayıs 2021|arşivurl=https://web.archive.org/web/20210607150529/https://www.oreilly.com/library/view/tensorflow-for-deep/9781491980446/|arşivtarihi=7 Haziran 2021|ölüurl=hayır}}
*{{Kitap kaynağı|url=https://www.oreilly.com/library/view/learning-tensorflow/9781491978504/|başlık=Learning TensorFlow: A Guide to Building Deep Learning Systems|tarih=27 Ağustos 2017|sayfa=242|yayıncı=[[O'Reilly Media]]|basım=1.1isbn=9781491978504|ad1=Tom|soyadı1=Hope|ad2=Yehezkel S.|soyadı2=Resheff|ad3=Itay|soyadı3=Lieder|erişimtarihi=28 Mayıs 2021|arşivurl=https://web.archive.org/web/20210308153359/https://www.oreilly.com/library/view/learning-tensorflow/9781491978504/|arşivtarihi=8 Mart 2021|ölüurl=hayır}}
*{{Kitap kaynağı|başlık=Machine Learning with TensorFlow|url=https://archive.org/details/machinelearningw0000shuk|tarih=12 Şubat 2018|sayfa=272|yayıncı=[[Manning Publications]]|basım=1.1isbn=9781617293870|ad1=Nishant|soyadı1=Shukla}}

{{Kaynak sonu}}

== Dış bağlantılar ==
* {{Resmî site|https://www.tensorflow.org}}
* {{RubyGems|tensorflow}}
* {{PyPI|tensorflow}}
* {{npm|tensorflow}}
* {{yarn|tensorflow}}

{{Deep Learning Software}}
{{Otorite kontrolü}}

[[Kategori:2015 yazılımları]]
[[Kategori:Apache lisansı kullanan yazılımlar]]
[[Kategori:Google yazılımları]]
[[Kategori:C++ ile programlanmış özgür yazılımlar]]
[[Kategori:Veri madenciliği ve makine öğrenimi yazılımları]]
[[Kategori:İncelenmemiş çeviri içeren sayfalar]]
[[Kategori:Python ile programlanmış özgür yazılımlar]]