TensorFlow 2.15 çıktı: Kurulum ve performans iyileştirmeleri

TensorFlow 2.15 yayımlandı ve bu sürüm özellikle kurulum ve performans açısından önemli adımlar atıyor.

Linux kullanıcıları için en dikkat çeken özellik NVIDIA CUDA kütüphanelerinin pip üzerinden kurulması. Artık sistem üzerinde NVIDIA sürücüsü yüklüyse, başka bir CUDA paketi kurmaya gerek kalmıyor. Basitçe pip install tensorflow[and-cuda] komutuyla TensorFlow'un gerekli CUDA bağımlılıklarını Python ortamına yükleyebilirsin. Bu, özellikle yeni başlayanlar için kurulum sürecini çok daha kolay hale getiriyor.

Windows tarafında ise oneDNN CPU optimizasyonları hem x64 hem x86 mimarisi için tam olarak kullanıma açıldı. Bu, GPU'suz sistemlerde makine öğrenmesi çalışması yapanlar için hissedilir bir hız artışı demek.

Bir diğer önemli gelişme tf.function türlerinin tam kullanılabilir hale gelmesi. tf.function, Python kodunu grafik formuna dönüştürerek performansı ciddi oranda artıran bir özellik. Bu sürümde tip kontrolleri ve tür çıkarımı daha güvenilir ve öngörülebilir davranıyor.

Sürüm ayrıca Clang 17.0.1'e yükseltildi ve bu da derleyici optimizasyonlarında iyileştirme getiriyor.

Eğer Linux'ta makine öğrenmesi projeleri yapıyorsan, CUDA kurulum adımını atlayabilmen bu sürümü hemen denemeye değer kılıyor. Kurulum artık gerçekten tek satır komut kadar basit.