TensorFlow Bewertungen & Produktdetails

Eines der besten Merkmale von Tensorflow ist seine Fähigkeit, Multicore-Training von Modellen durchzuführen. Im Gegensatz zu den alten Frameworks verlässt sich TF nicht auf das Training mit einer einzelnen CPU, sondern ermöglicht das verteilte Training von Modellen, was die Trainingszeit drastisch verkürzt, wenn wir mehrere GB an Bildern für Diffusionsmodelle trainieren müssen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Wenn Entwickler Windows für die Entwicklung verwenden, gibt es bestimmte Probleme mit den Python-Pip-Paketen, die Teil von TF sind. Es gibt keine native Unterstützung für Entscheidungswälder, die eines der beliebtesten Pakete sind, die von anderen Frameworks unterstützt werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

In TensorFlow gibt es viele Methoden für viele Zwecke. Und in TF kann man alles über Deep Learning machen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Tensorflow kann eine eigene Benutzeroberfläche zur Verwaltung von Modellen und allem erstellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Tensorflow hat mehrere intuitive Methoden zur Implementierung von maschinellen Lernalgorithmen. Ich persönlich mag es, den Abschnitt zur Bildklassifizierung zu verwenden, um zu verstehen, wie man Muster in überwachten Daten erkennt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich denke, es gibt noch Raum für Verbesserungen in Bezug auf die Lesbarkeit. Insbesondere fühlt es sich an, als ob viele der Befehle von TensorFlow keinem "pythonic" Muster folgen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es bietet alle aktuellen Algorithmen, die auf einem Convolutional Neural Network-Modell laufen können. Es bietet Trainingsalgorithmen, Metriken und Optimierer für den Deep-Learning-Algorithmus. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Python-Version von TensorFlow läuft nur auf GPU-basierten Prozessoren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einfach zu beginnen. Das TensorFlow-Ökosystem bietet Unterstützungstools, um Daten effizient zu laden (TF Dataloaders), Modelle zu erstellen (Keras), sie zu optimieren (TF Lite) und bereitzustellen und zu überwachen (TFX), und es ist produktionsbereit. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ein Anliegen, das ich habe, sind inkonsistente APIs und Funktionen. Verwirrung mit TF 1 und TF 2. Viele doppelte und redundante Methoden. Code-Anpassung für Forschungszwecke. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Tensorflow ist eine ausgezeichnete Bibliothek zur Implementierung von linearen Algebra-Gleichungen und Algorithmen. Es hat auch Keras als integriertes Modul, ein perfektes Modul für Deep Learning und die Implementierung von neuronalen Netzwerkmodellen. Ich nutze es hauptsächlich zur Implementierung und zum Training von Deep-Learning-Modellen. Es bietet eine hohe Anpassungsfähigkeit zur Definition unserer Verlustfunktionen, Aktivierungsfunktionen usw. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Keras-Schnittstelle, die innerhalb von TensorFlow bereitgestellt wird, ist nicht dasselbe wie das externe Importieren von Keras. Es gibt einige Unterschiede, die dazu führen können, dass jemand, der mit Keras vertraut ist, mehrere Fehler macht, während er mit TensorFlow entwickelt. Es zeigt auch manchmal einige Fehler, die leicht zu verstehen sind und oft nicht einmal mit dem Code, sondern mit der Laufumgebung/dem Kernel zusammenhängen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Für Menschen, die mit dem Lernen der Mathematik des Backpropagation aufgewachsen sind und es genießen, über Syntaxbäume und Berechnungsgraphen nachzudenken, wird Tensorflow es Ihnen ermöglichen, dieses Verständnis voll auszuschöpfen. Interessante Verlustfunktionen wie der Wasserstein-Verlust (bei dem der Gradient selbst als Teil der Verlustfunktion eintritt) kommen auf natürliche Weise ins Spiel. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Mischung zwischen Tensorflow v1 und v2 Code ist etwas schwierig zu erlernen, wenn man erst jetzt damit anfängt. Tensorflow v2 ist viel mehr an Keras angelehnt und ist dafür ausgelegt, bestimmte Architekturen und Pipelines zu verwenden. Das ist großartig, aber wenn man das dann mit der Flexibilität von v1 mischen möchte, stößt man auf viele Schwierigkeiten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt so viele Punkte, die mir an TensorFlow gefallen, d.h. es ist schnell und seine Skalierbarkeit auf größeren Datensätzen. Mit Hilfe von TensorFlow kann ich anpassbare Bewertungsfunktionen schreiben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Gesamtleistung von TensorFlow ist gut, aber die Dokumentation von TensorFlow kann verbessert werden. Manchmal habe ich Inkonsistenzen im Algorithmus gespürt, die weiter optimiert werden können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Python-basiert und API ist intuitiv. Keras ist großartig und verwendet die Tensorflow-Bibliothek. Ich habe zuvor scikit-learn verwendet und es war viel schwieriger zu verstehen und erforderte viel mehr Code, um die gleichen Dinge zu erledigen. Die benutzerfreundliche Oberfläche ist ehrlich gesagt der beste Teil von Tensorflow/Keras. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nicht viel, aber für Tensorflow Lite wäre ein Benutzerhandbuch zum Portieren auf andere Boards großartig. Ich wollte Tensorflow Lite auf meinem TM4C123GXL-Board verwenden, aber es ist keine unterstützte Plattform. Ich bin sicher, es gibt eine Möglichkeit, es auf jedem Board zum Laufen zu bringen, ich weiß nur nicht wie. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es war einfach, mit Tensorflow im Vergleich zu anderen maschinellen Lernbibliotheken zurechtzukommen. Es gibt eine Menge Community-Unterstützung, Tutorials, Videos und sogar vorgefertigte Modelle, um in kurzer Zeit das Maximum herauszuholen. Und außerdem ist es völlig kostenlos und Open-Source. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt nichts in diesem Abschnitt zu sagen. Tensorflow hat alles, und ich liebe es. Ich habe noch kein ernsthaftes Problem gehabt, und selbst wenn ich eines hätte, ist die Community da, um sie gerne zu lösen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.