Tensorflow Tutorials

Bu repository Türkçe Tensorflow eğitimlerini içermektedir. Bu eğitimler temel olarak Tensorflow resmi tutorialları, Aurelien Geron'un scikit-learn ve tensorflow kitabı ve Hvass'ın tutorial serisinden esinlenilmiştir.

Bu repository'deki kodlar en basitten başlayarak kompleks modellere gidecek şekilde hedeflenmiştir. Eklememi istediğiniz başka konular olursa lütfen bana e-mail, twitter veya linkedin yoluyla ulaşın.

Tutorialları kaynak göstermek koşuluyla, serbestçe kullanabilirsiniz.

Kurulum

Tutorialları çalıştırabilmek için Python 3 ile Tensorflow, Numpy, Scikit-learn, Pillow (PIL), Scikit-Image, pandas gibi paketlere ihtiyacınız olacak. Tensorflow'u kullanmanın en kullanıcı dostu şekli Anaconda Python 3'ü edinip, sanal ortamda çalışmanızdır. Kendi işletim sisteminiz için Anaconda Python 3'ü edindikten sonra aşağıdaki kodları çalıştırarak ortamınızı oluşturabilirsiniz. Eğer Anaconda Python (versiyondan bağımsız olarak) bilgisayarınızda kuruluysa yeniden indirmenize gerek yok ancak sıfırdan kuracaksanız Python 3.x versiyonunu kurmaya özen gösterin.

Sanal Ortam Oluşturma:

conda create -n tensorflow python=3.6 # En son Python versiyonunu kullanın
source activate tensorflow

Paketleri yükleme (Tensorflow, Numpy'ı otomatik yüklediği için onu açıkça yüklemeye gerek yok):

# Eğer tensorflow gpu yüklemek istiyorsanız tensorflow yerine tensorflow-gpu yazın. MacOS'ta GPU support yok.
pip install --upgrade tensorflow 

conda install pandas
conda install scikit-learn
conda install pillow
conda install scikit-image

#Jupyter notebookları tensorflow sanal ortamında çalıştırmak için gerekli
pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name tensorflow --display-name "TF" 

# Sanal ortamı kapatmak için
source deactivate tensorflow

Jupyter Notebook çalıştırma:

# Sanal ortamı aktive ediyoruz
source activate tensorflow

# Notebookları oluşturacağımız veya notebookların bulunduğu klasör
cd /path/to/notebooks
jupyter notebook # Kernel'ı değiştirmeyi unutmayın

Tensorflow-GPU Nvidia GPUlarla çalışmak üzerine tasarlandı. GPU desteğini aktifleştirmek için Tensorflow dökümanında belirtildiği versiyonlarıyla CUDA ve cuDNN yüklemek gerekebilir. Lütfen GPU desteğiyle kurulum yapmak için dökümanı takip edin. Kendi işletim sisteminiz için olan komutları uygulayın.

Bu repo'daki Jupyter notebooklarını açtığınız zaman 'Kernel' menüsünden 'Change Kernel' diyip, 'TF' kernel'ını seçmeyi unutmayın. Eğer ana ortamınızda tensorflow yoksa, bu kernel'ı seçmediğiniz taktirde kodlar çalışmayacaktır.

This project is licensed under the terms of the MIT license.

İçerik

Bu reponun planlanan içeriği aşağıdaki gibidir:

Doğrusal Regresyon
Multi-layer Perceptron
Convolutional Neural Networks
Recurrent Neural Networks
Autoencoders
Reinforcement Learning

ykankaya / tensorflow_tutorials-1 Goto Github PK