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TensorFlow

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134 Bewertungen
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4.5
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2016
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Pradeepa K.
PK
Pradeepa K.
Data Analyst @ Hitachi | Power Platforms Developer | MBA ITSM @ NMIMS Global
12/06/2025
Bestätigter Bewerter
Verifizierter aktueller Benutzer
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI

Tensorflow, um die Magie im maschinellen Lernen zu vollbringen

Video-bezogene eingebaute Funktionen sind eine großartige Ergänzung.
Ajju B.
AB
Ajju B.
12/01/2025
Bestätigter Bewerter
Bewertungsquelle: Organisch
Übersetzt mit KI

Leistungsstarkes Framework mit umfassendem Ökosystem

Ich schätze TensorFlow für seine Skalierbarkeit und Flexibilität, insbesondere durch High-Level-APIs wie Keras, die komplexe Prozesse vereinfachen und das Erstellen und Trainieren tiefer neuronaler Netzwerke handhabbarer machen. Das umfassende Ökosystem von Tools und Bibliotheken, das es bietet, ist von unschätzbarem Wert, da es hilft, viel von der zugrunde liegenden Komplexität, die typischerweise bei solchen Aufgaben involviert ist, zu abstrahieren. Außerdem finde ich die Community-Unterstützung rund um TensorFlow unglaublich vorteilhaft, da sie einen stetigen Strom von Updates, Ressourcen und geteiltem Wissen bietet, die die allgemeine Benutzerfreundlichkeit der Plattform verbessern. Ich genieße auch, wie einfach die anfängliche Einrichtung war, indem ich einfach den bereitgestellten Anweisungen folgte. Die Integration externer Programmierwerkzeuge mit TensorFlow durch APIs und spezialisierte Bibliotheken trägt erheblich zu meinem Arbeitsablauf bei, indem sie Aufgaben wie Visualisierung, Modellanalyse und Bereitstellung verwaltet. Darüber hinaus war der Übergang zu TensorFlow von PyTorch vorteilhaft aufgrund der ansprechenden Bibliotheken wie Keras und TensorFlow Extended, die mehr Vielfalt und Funktionalitäten bieten, die meinen Bedürfnissen entsprechen.
Ben F.
BF
Ben F.
--ABESIT
11/30/2025
Bestätigter Bewerter
Bewertungsquelle: Organisch
Übersetzt mit KI

Skalierbar und flexibel, aber benötigt bessere Windows-Unterstützung

Ich schätze TensorFlow für seine Skalierbarkeit und Flexibilität, die es fähig machen, sowohl kleine als auch groß angelegte maschinelle Lernprojekte zu bewältigen. Ich liebe die robuste Leistung, die es bietet, was für Deep-Learning-Modelle unerlässlich ist. Die Keras-API ist ein besonderer Favorit von mir, weil sie eine schnelle Modellentwicklung ermöglicht und meine Produktivität erheblich steigert. Ich finde TensorBoard unschätzbar für die Visualisierung und Fehlersuche, da es tiefe Einblicke in die Modelltrainingsprozesse bietet. Das Bereitstellungsökosystem, das TensorFlow Lite, TensorFlow.js und TensorFlow Serving umfasst, ist fantastisch und ermöglicht eine effiziente Modellbereitstellung auf verschiedenen Plattformen. Ich schätze auch den unkomplizierten anfänglichen Einrichtungsprozess mit dem Python-Paket-Installer, der es zugänglich und einfach macht, loszulegen. Die Integration von TensorFlow mit einer Vielzahl anderer Tools verbessert meinen maschinellen Lern-Workflow erheblich.

Über

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Hauptsitz:
Centre Urbain Nord, TN

Sozial

@TensorFlow

Was ist TensorFlow?

TensorFlow is an open-source software library developed by the Google Brain team that enables developers and researchers to build and train machine learning models efficiently and effectively. Designed with flexibility and scalability in mind, TensorFlow supports a range of tasks primarily focused on training and inference of deep neural networks. It supports various programming languages, including Python, which is the most commonly used.TensorFlow provides comprehensive tools, libraries, and community resources that allow researchers to advance ML technology and developers to easily build and deploy ML-powered applications. It is known for its robust support of both CPU and GPU computation, which allows for the distributed processing necessary for large-scale neural networks.Beyond its core capabilities for creating sophisticated machine learning models, TensorFlow also offers TensorFlow Extended (TFX) for production environments, TensorFlow Lite for mobile and embedded deployments, and TensorFlow.js for machine learning in the browser or on Node.js.TensorFlow's extensive features and ongoing evolution make it a preferred choice for both academia and industry, powering projects from small-scale applications to large-scale enterprise solutions.Explore more about TensorFlow and its capabilities by visiting [https://www.tensorflow.org](https://www.tensorflow.org).

Details

Gründungsjahr
2016