Keras Bewertungen & Produktdetails

Keras ist eines der herausragenden Deep-Learning-Frameworks, es ist einfach zu implementieren und bietet eine große Menge an wichtigen Funktionalitäten, die Entwicklern helfen, maximale Genauigkeit zu erreichen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt nichts an Keras auszusetzen, außer ein paar Dingen, wie dass es noch nicht mit den neuesten Funktionalitäten wie NLP und generativer KI aufgerüstet wurde, die heutzutage einige wichtige Werkzeuge sind. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt viele Gründe, Keras zu mögen:

1. Diese Open-Source-Bibliothek für Deep Learning ist darauf ausgelegt, schnelle Experimente mit tiefen neuronalen Netzwerken zu ermöglichen.

2. Keras bietet die Flexibilität, auf CNTK, TensorFlow und Theano zu laufen.

3. Es ist darauf fokussiert, modular, benutzerfreundlich, lesbar und erweiterbar zu sein.

4. Keras bietet die Möglichkeit, tiefe neuronale Netzwerke mit weniger Codezeilen zu erstellen, und das beeindruckt mich am meisten.

5. Da Keras Mitte 2017 in TensorFlow integriert wurde, können wir seine Leistungsfähigkeit nutzen, indem wir trainierte Modelle dank des TensorFlow Serving Frameworks in die Produktion bringen.

6. Keras hat hervorragenden Zugang zu wiederverwendbarem Code und Tutorials, was es auch für Anfänger äußerst geeignet macht.

7. Da Keras auf TensorFlow läuft, kann es mit einer oder mehreren GPUs für schnellere Berechnungen ausgestattet werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt einige Gründe, Keras nicht zu mögen:

1. Keras ist nicht sehr anpassbar. Während der Erforschung verschiedener Algorithmen oder der Arbeit an mehrdimensionalen Matrizen benötigen wir immer noch scikit-learn, OpenCV oder Tensorflow, um solche Operationen durchzuführen.

2. Manchmal sind die Fehler schwer zu debuggen, da es schwierig ist, Fehlerprotokolle zu finden.

Allein aus diesen Gründen ist Keras immer noch eine der beliebtesten und bevorzugten Bibliotheken für Statistiker, Datenwissenschaftler, ML-Ingenieure usw. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag die Einfachheit des Aufbaus von neuronalen Netzwerken. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Schwierigkeit bei der Implementierung meines angepassten Metrik. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Beste Wrapper-API für neuronale Netzwerke, die verfügbar ist. Sie bietet, was man braucht, um die Aufgabe zu erledigen, und sie ist Open Source. Integriert sich gut mit TensorFlow. Sie ist nativ in Python und macht meine Programmierwelt viel einfacher. Die Implementierung eines neuronalen Netzwerks würde Stunden an Codierung erfordern, aber Keras hat es mit wenigen Codezeilen einfacher gemacht und es ist leicht verständlich. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Verständnis der Protokollspuren zur Behebung eines Problems erfordert Zeit, da man die Art und Weise verstehen muss, wie sie nachverfolgt und geschrieben werden, was aufgrund begrenzter Dokumentation Zeit in Anspruch nehmen würde. Als Python-Entwickler finde ich es einfacher zu verwenden, aber es bietet keine Unterstützung für andere Sprachen, was ein Problem für eine langfristige Entwicklung sein könnte. Es bietet keine großartige Backend-Unterstützung, da es begrenzt ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Zunächst einmal ist Keras eine vollständige API zur Verwaltung von neuronalen Netzwerken und ein Open-Source-Tool. Ich finde seine API äußerst benutzerfreundlich - definitiv einfacher zu verwenden als PyTorch. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es könnte bei einigen komplizierten Anwendungsfällen langsam werden, daher wäre wahrscheinlich PyTorch eine bessere Wahl, wenn Sie auf Geschwindigkeit und Effizienz abzielen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

einfache und schnelle Implementierung einer Vielzahl von neuronalen Netzwerkmodellen. einfach und leicht zu erlernen mit umfangreicher Unterstützung durch die Keras-Community und Dokumentation. Was ich an Keras am meisten mag, ist das High-Level-Framework und die Ausführung auf TensorFlow mit einem oder mehreren GPUs für schnellere Berechnungen. Verfügbarkeit von vortrainierten Modellen wie VGGNET, RESNET usw. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Vorverarbeitung der Signale oder Bilder wird aufgrund fehlender Anpassungsmöglichkeiten noch nicht weit verbreitet eingesetzt. Man muss zusätzliche Werkzeuge wie Scikit-learn verwenden, um die richtige Vorverarbeitung durchzuführen. Probleme im Low-Level-Backend können nicht gezielt angegangen werden, und das Auffinden dieser Fehlerprotokolle ist schwierig. Abgesehen von diesen Problemen ist Keras im KI-Bereich weit bekannt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist einfacher zu verwenden und auf den meisten Backend-Systemen wie TensorFlow und PyTorch einzurichten. Dies bietet Entwicklern viel operative Freiheit zum Experimentieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einige externe Integrationen sind schwierig im System zu implementieren und erfordern Unterstützung von Beratern. Die anfängliche Einrichtung auf Windows-Betriebssystem ist ebenfalls etwas herausfordernd. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Keras ist erstaunlich mit seiner Dokumentation und ich habe es auf Google Collab verwendet. Es funktionierte sehr gut, Modelle erfüllten die Erwartungen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Könnte im Vergleich zu Alternativen nicht so großartig sein, wenn es um Geschwindigkeit geht, ist es etwas langsam. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Keras macht Deep Learning einfach. Es ist einfach zu bedienen und jeder Code wird auf der Website ausführlich erklärt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Codes sollten leichter zu finden sein. Abgesehen davon gibt es kein Problem. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das am meisten geschätzte Merkmal von Keras ist, dass es große Codeblöcke in eingebauten Funktionen umschließt, es ist einfacher, das ANN im Vergleich zu TensorFlow zu schreiben oder zu implementieren, gut dokumentiert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Insgesamt ist Keras gut und hat nicht viele Nachteile, das einzige, was in Keras verbessert werden kann, ist seine Leistung bei einer großen Anzahl von Epochen oder Iterationen während des Trainings des Modells. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.