TensorFlow Bewertungen & Produktdetails

Es ist hoch skalierbar, was es zu einer großartigen Wahl sowohl für kleine Projekte als auch für große verteilte Systeme macht. Es bietet TensorFlow Lite (für mobile und Edge-Geräte), TensorFlow.js (für Webanwendungen) und TensorFlow Extended (TFX) (für den produktionsreifen Einsatz), was bedeutet, dass eine vollständige Suite von Anforderungen damit erfüllt werden kann. Ein reichhaltiges Ökosystem von Entwicklern und Kundensupport ist großartig. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Debugging-Probleme, das Verständnis des Ausführungsflusses und der Umgang mit Tensoren können für Anfänger ziemlich problematisch sein. und Kompatibilitätsprobleme & häufige API-Änderungen sind das Schlimmste. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich habe dies verwendet, um Gesichtserkennungsanwendungen zu entwickeln. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Zuerst fand ich es ziemlich schwierig, weil die Informationen für mich nicht leicht zugänglich waren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag das starke Gemeinschaftsgefühl und die Tatsache, dass es produktionsbereit ist und nicht nur eines der vielen GitLab-Repositories da draußen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

TensorFlow kann manchmal etwas "wortreich" sein, aber ich denke, das ist für manche gut. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ich an TensorFlow am meisten mag, ist seine Vielseitigkeit – sei es für Deep Learning, Computer Vision oder natürliche Sprachverarbeitung, es bietet ein umfassendes Set an Werkzeugen, die die Modellentwicklung skalierbar und effizient machen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ein Nachteil ist seine steile Lernkurve. Obwohl leistungsstark, kann TensorFlow für Anfänger komplex sein, und einige Funktionen erfordern eine umfangreiche Überprüfung der Dokumentation oder Vorkenntnisse mit maschinellen Lernframeworks. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich liebe TensorFlow, da ich es als Datenwissenschaftler täglich benutze. Ich habe es verwendet, um Modelle zu trainieren und anzupassen. Ich erstelle produktionsreife ML-Pipelines. Ich kann Unterstützung auf niedriger Ebene erhalten und benutzerdefinierte Verlustfunktionen integrieren. Es gibt Tausende von Beispielen, mit denen wir TensorFlow problemlos mit neuen Modellen verwenden können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Für kleine Datensätze ist es eine ziemlich schwere Bibliothek, daher sollte sie hier nicht verwendet werden. Für Lern- und schnelle Bereitstellungsarbeiten würde ich Keras bevorzugen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mochte die Verwendung von TensorFlow aufgrund seiner End-to-End-Schnittstelle. Das Erstellen von Datenmodellen mit Keras und die leistungsstarke Visualisierung unterstützten die Machine-Learning-Pipeline in all meinen Projekten. TensorFlow verfügt über eingebaute Tools zur Optimierung, was ein großer Pluspunkt war und viel Zeit spart. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich habe manchmal Probleme damit gehabt, weil es für eingebettete Anwendungen ziemlich schwer und kompliziert sein kann, insbesondere beim Konvertieren einiger Modelle in eine Lite-Version mit nicht unterstützten Operationen. Solche Probleme zu lösen oder zu debuggen erfordert oft tiefgehende Recherche oder das Fragen in Foren sowie Methoden des Ausprobierens und Irrtums. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Beste an TensorFlow ist, dass es sowohl Deep Learning als auch traditionelle ML-Modelle unterstützt und auf mehreren Plattformen wie CPUs, GPUs usw. eingesetzt werden kann. Wir haben dieses Paket in unserem Python-Framework verwendet, um an einem Projekt zur Stimmungsanalyse von Telefonanrufen zu arbeiten, indem wir Deep-Learning-Modelle wie LSTMs und CNNs nutzen. Es hilft uns bei der Textvorverarbeitung, Wort-Einbettungen und dem Training von neuronalen Netzwerken zur Stimmungsklassifikation. Es lässt sich leicht in Google Cloud AI integrieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es hat eine sehr steile Lernkurve aufgrund der verfügbaren komplexen APIs, und seine Rechengraphen machen das Debuggen weniger intuitiv. Daher nutzen wir auch Pytorch für unser Sentiment-Analyse-Projekt wegen der pythonischen Syntax und des geringeren Programmieraufwands. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich habe die Bibliothek für meine maschinellen Lernanwendungen verwendet und sie hat geholfen, meine Programmieraufgaben zu beschleunigen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

es hat keine richtige Reinforcement-Learning-Bibliothek Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

umfassendes Ökosystem von Integrationen, insbesondere mit Technologien wie Keras und Numpy, die bei der Modellentwicklung immens helfen. Einfache Bereitstellung und Modelltraining sind auch eine wünschenswerte Funktion für verschiedene Plattformen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

steilere Lernkurve für einen Anfänger wie mich, nicht gut dokumentiert (man findet die Mehrheit der benötigten Dinge in den Dokumenten, aber nicht jene Feinheiten, die einige Integrationen erforderten), dafür musste ich auf Stack Overflow zurückgreifen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

TensorFlow ist eine der besten Plattformen für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Modelle, um zu trainieren und zu verarbeiten, ohne sich um andere Dinge kümmern zu müssen, und es bietet uns auch Varianten von Modellen zur Verwendung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Im Moment verwendet TensorFlow viel Speicher und Rechenleistung, was notwendig ist, aber wenn es irgendwie reduziert werden könnte, wäre es am besten für die Modelle, um zu trainieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.