PyTorch: Modern Derin Öğrenme Framework’ü ve Uygulamaları 2025

PyTorch, Facebook’un AI Research lab tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir makine öğrenmesi kütüphanesidir. Python programlama dilini temel alan PyTorch, özellikle derin öğrenme uygulamaları için tercih edilen bir framework haline gelmiştir. Dinamik hesaplama grafikleri ve kolay kullanım özellikleriyle araştırmacılar ve geliştiriciler arasında popülerlik kazanmıştır.

Temel Özellikler ve Avantajları:

• Dinamik hesaplama grafikleri
• Python entegrasyonu
• Kapsamlı GPU desteği
• Zengin ekosistem ve topluluk desteği
• Debugging kolaylığı
• Pythonic yapı

PyTorch’ta Tensörler:
Tensörler, PyTorch’un temel yapı taşlarıdır. Çok boyutlu diziler olarak düşünülebilecek tensörler, matematiksel işlemleri hızlı ve verimli bir şekilde gerçekleştirmeyi sağlar.

import torch

# Tensör oluşturma
x = torch.tensor([[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6]])

# Temel işlemler
print(x.shape)  # Boyut bilgisi
print(x.dtype)  # Veri tipi

Basit Bir Sinir Ağı Örneği:

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(10, 5)
        self.layer2 = nn.Linear(5, 1)
        self.relu = nn.ReLU()
        
    def forward(self, x):
        x = self.relu(self.layer1(x))
        x = self.layer2(x)
        return x

# Model oluşturma
model = SimpleNN()

Veri Yükleme ve İşleme:
PyTorch’un DataLoader sınıfı, veri setlerini batch’ler halinde işlemeyi kolaylaştırır:

from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

# Örnek veri seti
train_loader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=32,
    shuffle=True
)

Eğitim Döngüsü:

criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

for epoch in range(num_epochs):
    for batch in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(batch)
        loss = criterion(outputs, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()

PyTorch’un Kullanım Alanları:

• Bilgisayarlı görü uygulamaları
• Doğal dil işleme
• Ses tanıma sistemleri
• Zaman serisi analizi
• Reinforcement learning

PyTorch, hem araştırma hem de üretim ortamlarında kullanılabilecek güçlü bir framework’tür. Kolay öğrenme eğrisi ve geniş topluluk desteği sayesinde, makine öğrenmesi projelerinde tercih edilen bir seçenek haline gelmiştir. Özellikle dinamik hesaplama grafikleri sayesinde, debug işlemlerini kolaylaştırması ve Python’un doğal akışına uygun yapısı, geliştiricilere büyük avantaj sağlamaktadır.