TensorFlow Bewertungen & Produktdetails

Die Keras-Schnittstelle ist super cool für Anfänger. Sobald man sich wohlfühlt, gibt es zahlreiche Möglichkeiten, den Datenzugriff während des Trainings anzupassen und das Modell zu exportieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Seine Lernkurve ist etwas steil, sobald man die Anfängerschwelle überschreitet. Aber kann sagen, es ist das Schlimmste :). Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nützlich in allen Entwicklungs- und Produktionsphasen sowie bei den meisten Arten von Forschungsarbeiten. Es sammelt auch umfangreiche vorgefertigte und vortrainierte Systeme und ermöglicht sowohl den Zugriff auf hoher als auch auf niedriger Ebene auf die meisten, wenn nicht alle Komponenten des Modells. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Team hinter TensorFlow leistet großartige Arbeit und es gibt nur wenig, was man daran nicht mögen könnte. Natürlich werden Neulinge, wie bei jeder Bibliothek, etwas Zeit benötigen, um sich damit vertraut zu machen, aber es wird mit jedem Versionsupdate einfacher zu verwenden. Für Neulinge: Achtet auf die großen Veränderungen zwischen einigen Versionen, die möglicherweise etwas mehr Arbeit für die Kompatibilität erfordern. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Keras-API: Sie macht das Erstellen, Trainieren und Arbeiten mit DNNs, CNNs sehr einfach. Es erfordert nur ein sehr geringes Wissen über (Python-)Programmierung. Zeile für Zeile kann man dem Netzwerk Schichten hinzufügen, um es zu konstruieren, und die eingebauten Optimierer übernehmen das Training. Kein Bedarf, sich die Mühe zu machen, Backpropagation oder Optimierungsschritte selbst zu implementieren. Auch schön: die Unterstützung für GPUs, die alle Berechnungen wirklich beschleunigt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die (Überreste von) älteren TF-Versionen verwenden seltsame und manchmal unverständliche Dinge wie Platzhalter, Logits usw. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Anwendung von neuronalen Netzwerken ist so einfach geworden. Der Benutzer muss sich jetzt nicht mehr auf die Entwicklung und Optimierung der Modelle konzentrieren, sondern kann sich mehr auf den Anwendungsteil davon fokussieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der erforderliche Speicher und die RAM-Größe könnten optimiert werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist Open-Source und kann für verschiedene Plattformen verwendet werden. Es gibt viele Tutorials, die Studenten helfen können, wenn sie an einem bestimmten Punkt feststecken. Außerdem mag ich die Visualisierungswerkzeuge von TensorBoard wirklich sehr. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich habe einen Windows-Rechner und es gibt keinen Support für Windows. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Schnelles Prototyping. Besonders beim Aufbau eines neuronalen Netzwerks. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Dokumentation enthält manchmal nicht genügend Beispiele für verschiedene Szenarien. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Drei verschiedene Gruppen nutzen Tensorflow: Forscher, Datenwissenschaftler und Entwickler. Idealerweise gab es nichts, das alle drei zusammenarbeiten lassen und bessere Effizienz bieten konnte. Tensorflow war die Lösung, die sie entwickelten, um dieses Problem zu lösen. Die Bibliothek war skalierbar, sie wurde entwickelt, um auf mehreren CPUs oder GPUs und sogar mobilen Betriebssystemen zu laufen, und sie hat mehrere Wrapper. Von der Installation bis zur Bereitstellung ist Tensorflow die einfachste unter allen anderen Plattformen, die plattformübergreifende Bereitstellung bieten. Tensorflow bietet anständige Ereignisverwaltung, Graphenverwaltung, Bildverwaltung und das beste Merkmal ist Tensorboard. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Tensorflow ist leistungsstark in Bezug auf die Leistung, bietet jedoch weniger Spielraum. Es wird Sie einschränken, da das Anpassen von Algorithmen darin eine ziemlich komplexe Aufgabe ist. Seit der Veröffentlichung von Tensorflow 2.0 hat Tensorflow gegenüber anderen Frameworks an Einfluss gewonnen, aber seine Community wächst noch und manchmal ist es sehr schwierig, Antworten zu finden, wenn man bei der Arbeit feststeckt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Tensorflow ist kostenlos, es ist einfach zu installieren und in Betrieb zu nehmen und zudem leichtgewichtig. Am besten ist, dass Tensorflow menschenlesbar ist, im Gegensatz zu den meisten anderen Deep-Learning-Frameworks, die das Leben schwer machen. Tensorflow wird von Google entwickelt und lässt sich nahtlos in alle ihre bestehenden Produkte integrieren, was die Bereitstellung sehr einfach macht. Es ist auch ein sehr schneller und effizienter Backend für Modelle. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Wie alle Deep-Learning-Frameworks benötigt es viele Daten, um ein damit aufgebautes Netzwerk zu trainieren, aber das ist kaum überraschend. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Tensorflow ist das in Python verfügbare Paket zur Erstellung von neuronalen Netzwerken. Der beste Teil von Tensorflow ist, dass wir komplexe maschinelle Lernmodelle in nur wenigen Codezeilen erstellen können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Manchmal habe ich das Gefühl, dass mit zunehmender Komplexität der Daten die Geschwindigkeit zum Problem wird. Es dauert länger. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.