Chainer Reseñas y Detalles del Producto

Las herramientas de la inteligencia artificial condensadas en este software con efecto sonoro. Para los expertos, es posible crear 10 canales por rack o generador de sonido mediante la superposición de los sonidos de tus VSTi. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La complejidad de las palabras y abreviaturas empleadas que no se dirigen únicamente y hasta los expertos están perdidos a veces.

Los efectos sonoros deberían poder adaptarse mejor a un equipo semiprofesional. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Chainer es una plataforma atractiva, flexible e innovadora, y lo mejor de este producto es que tienen una plataforma de aprendizaje profundo muy avanzada; es muy sencillo comenzar y familiarizarse. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Deberían mejorar su soporte; en la parte del documento, deberían apoyar redes más valiosas de las que actualmente apoyan. Es impopular, por lo que no se proporcionan buenos blogs y documentación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El Chainer es una aplicación muy útil y actualizada, estoy usando esta aplicación para resolver mis problemas diarios, y esta aplicación siempre proporciona información precisa, esta aplicación es muy fácil de usar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Nada es desagradable en esta aplicación, todas las características y herramientas están completamente actualizadas y funcionando. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo mejor que me gusta de Chainer es que es un marco de aprendizaje profundo de código abierto. Siendo un desarrollador de Python, es muy útil para mí. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No creo que haya algo que no me guste de chainer hasta ahora. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usamos Chainer para uno de nuestros proyectos recientes de ML e IA donde queríamos usar una red neuronal. Es muy fácil comenzar e integrarse con Chainer ya que solo requiere unos pocos comandos para empezar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La documentación y el soporte pagado deberían mejorarse. Además de eso, deberían soportar más redes neuronales de las que actualmente soportan. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Solo se requieren unas pocas líneas de código para aprovechar una GPU. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No tan popular, por lo tanto, no se proporcionan blogs o documentación adecuada. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es compacto en términos de codificación para aprovechar la GPU. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Ninguno por ahora, pero no es popular y no tenemos módulos disponibles. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El soporte para CUDA/cuDNN para entrenamiento e inferencia de alto rendimiento. Útil para escribir una variedad de aplicaciones de redes neuronales para resolver problemas del mundo real. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Pytorch y Tensorflow tienen más apoyo de la industria y una comunidad más grande. Esto a su vez lleva a una adopción más fácil de Pytorch y Tensorflow sobre Chainer. Esto a su vez resulta en más recursos de aprendizaje/tutoriales y desarrollo en línea para Pytorch y Tensorflow, haciéndolos la opción más fácil al implementar aplicaciones de DL. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La programación imperativa. Cupy fue visionario. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

nada, pero el ecosistema de pytorch creció muy rápido y comencé a usarlo en su lugar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Muy rápido

Fácil de implementar

Tiene configuración de GPU y muchos parámetros para activar Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No muy conocido

Documentación no tan buena como TensorFlow con ejemplos variados Reseña recopilada por y alojada en G2.com.