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Erfahren Sie mehr über PyTorchZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Keras in der Benutzerfreundlichkeit glänzt, mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche, die den Prozess des Aufbaus von neuronalen Netzwerken vereinfacht, während PyTorch, obwohl leistungsstark, eine steilere Lernkurve hat, die möglicherweise mehr Zeit zum Beherrschen erfordert.
- Rezensenten erwähnen, dass Keras eine robuste Dokumentation und Unterstützung bietet, was es Anfängern erleichtert, Ressourcen zu finden und Probleme zu beheben, während die Dokumentation von PyTorch, obwohl umfassend, manchmal weniger zugänglich für Neulinge sein kann.
- G2-Nutzer heben die starke Leistung von Keras bei der Modellevaluierung und Integration mit anderen maschinellen Lern-Frameworks hervor, was nahtlose Übergänge zwischen verschiedenen Tools ermöglicht, während PyTorch für seine Flexibilität und das dynamische Berechnungsdiagramm gelobt wird, was besonders für Forschung und Experimente von Vorteil ist.
- Nutzer auf G2 berichten, dass Keras hervorragende Deep-Learning-Fähigkeiten mit eingebauter Unterstützung für verschiedene neuronale Netzwerkarchitekturen bietet, während PyTorch in fortgeschrittenen Funktionen wie Echtzeitverarbeitung und automatisierter Modellanpassung glänzt, was Benutzer anspricht, die hochmoderne Funktionalitäten benötigen.
- Rezensenten sagen, dass die Datenvorbereitungstools von Keras intuitiv und effizient sind, was es einfacher macht, Datensätze für das Training vorzubereiten, während PyTorch-Benutzer erwähnen, dass seine Datenverarbeitungsfähigkeiten, insbesondere bei benutzerdefinierten Datensätzen, größere Flexibilität für komplexe Projekte bieten.
- Benutzer sagen, dass die Modelloptimierungsfunktionen von Keras unkompliziert und effektiv für die meisten Anwendungen sind, während PyTorch für seine Skalierbarkeit bekannt ist, die es Benutzern ermöglicht, größere Datensätze und komplexere Modelle ohne signifikante Leistungseinbußen zu handhaben.
Keras vs PyTorch
- Die Gutachter waren der Meinung, dass PyTorch den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Keras.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter PyTorch.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von PyTorch gegenüber Keras.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Keras
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Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Keras
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Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.9
50
9.2
17
Einfache Bedienung
8.9
50
8.6
18
Einfache Einrichtung
8.8
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Einfache Verwaltung
7.8
20
Nicht genügend Daten
Qualität der Unterstützung
7.8
41
7.9
17
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.2
17
Nicht genügend Daten
Produktrichtung (% positiv)
9.3
48
10.0
17
Funktionen
Künstliches Neuronales Netzwerk22 Funktionen ausblenden22 Funktionen anzeigen
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Core Functionality - Artificial Neural Network
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Data Handling - Artificial Neural Network
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Performance - Artificial Neural Network
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Usability - Artificial Neural Network
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Advanced Features - Artificial Neural Network
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Agentische KI - Künstliches Neuronales Netzwerk
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Maschinelles Lernen4 Funktionen ausblenden4 Funktionen anzeigen
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Integration - Maschinelles Lernen
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Lernen - Maschinelles Lernen
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Kategorien
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Keras und PyTorch sind kategorisiert als Künstliches Neuronales Netzwerk
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Keras hat keine einzigartigen Kategorien
PyTorch ist kategorisiert als Maschinelles Lernen
Bewertungen
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PyTorch
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(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Computersoftware
20.6%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
17.5%
forschung
14.3%
Telekommunikation
7.9%
Informationsdienste
4.8%
Andere
34.9%
Computersoftware
28.6%
forschung
14.3%
Telekommunikation
9.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
9.5%
Automotive
9.5%
Andere
28.6%
Top-Alternativen
Diskussionen
Keras hat keine Diskussionen mit Antworten
Wofür verwenden Sie Pytorch? (z.B. NLP, Computer Vision, Reinforcement Learning, etc.)
1 Kommentar
IB
Alle Paradigmen für DeepLearning werden von PyTorch für die Entwicklung unterstützt.Mehr erfahren
Was kann man mit PyTorch machen?
1 Kommentar
AG
PyTorch wird hauptsächlich verwendet, um große ML/DL-Modelle zu trainieren.Mehr erfahren
PyTorch hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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