TFLearn Reseñas y Detalles del Producto

Me gusta TfLearn porque es muy fácil de aprender y aún así proporciona todas las funciones complejas. He observado que funciona mejor en comparación con otros marcos similares disponibles en el mercado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Cuando comencé a trabajar con TfLearn, también tuve que aprender Python. Estoy acostumbrado a trabajar con Java. Sería genial si pudiéramos tener alguna API para trabajar con Java también. Permitirá que muchas personas se conecten con TfLearn. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Estoy trabajando en una aplicación que se ocupa de la interacción con el cliente utilizando un chatbox. TFLearn me ayuda a crear las solicitudes y respuestas para el cliente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El único problema que tuve fue aprender este nuevo marco, ya que esta fue mi primera experiencia con este tipo de tecnología. Me llevó algún tiempo entenderlo, ya que no hay mucho contenido disponible sobre Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Podemos usar Tensorflow para construir redes neuronales fácilmente. Sin embargo, TFlearn ha hecho esta tarea aún más fácil con sus funciones integradas y esto me deja hacer menos cantidad de codificación. Mientras que Tensorflow necesita alrededor de 12 líneas de codificación para construir una red neuronal completamente conectada, TFLearn construye la misma red neuronal con solo cinco líneas de codificación. Además, TFLearn proporciona una visualización muy útil y descriptiva sobre la red neuronal profunda construida. No solo admite redes neuronales profundas, sino también otras arquitecturas de redes neuronales como CNN, LSTM, etc. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Uno de los inconvenientes de TFLearn es que es posible tener problemas al ejecutar tus algoritmos después de actualizar la API debido a la depreciación de ciertas funciones. Sin embargo, esto también puede no ser el caso en algún momento. Sin embargo, sería mejor si los desarrolladores de TFLearn pudieran ocuparse de este problema también. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo mejor relacionado con TFLearn es que tiene funciones integradas para todas las funciones y ecuaciones de aprendizaje automático en una sola línea de código la mayor parte del tiempo. Por lo tanto, siento que es la mejor herramienta de prototipado rápido que se puede usar para desarrollar modelos de aprendizaje profundo rápidamente. Lo siguiente mejor que me encanta es que TFlearn tiene muchos tutoriales y soporte de respaldo. Las operaciones de matrices son manejadas por Tensorflow desarrollado por Google. TFLearn se ejecuta sobre Tensorflow. Lo siguiente mejor es que admite la operación normal de CPU y también la operación de GPU. Funciona muy rápido en GPU con núcleos CUDA. Fácil de probar modelos en diferentes dispositivos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es una biblioteca más grande. Las actualizaciones se realizan en la biblioteca con mucha frecuencia. Una vez tuve un problema con la versión de la biblioteca. Después de instalar la versión anterior de TFLearn, el problema se resolvió. Aparte de ese problema, no ocurrieron otros problemas según mi experiencia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Trabajo en el campo de TI legal y este marco nos ha ayudado a crear una buena red de vastos datos disponibles a través del aprendizaje profundo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Fue difícil explicar esto a los negocios y otros accionistas del equipo. No es una gran desventaja ya que no están muy familiarizados con las tecnologías, pero sería genial tener algunos documentos para las personas que conocen la tecnología. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Visualización de gráficos, fácil de aprender y usar, desarrollando redes neuronales muy rápido y súper eficiente, puedes reducir tu código al menos a la mitad. Soporta CNN y LSTM, así como también soporta múltiples DNN. Puede superar la API de sklearn. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Comunidad pobre, si buscas una pregunta, no es fácil encontrar la respuesta en los foros. Recomiendo crear un tutorial en video para esta API y ponerlo en algún lugar como Udemy, para que la gente pueda familiarizarse fácilmente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

TFlearn es completamente transparente en comparación con TensorFlow. Todas las funciones están construidas sobre tensores y pueden usarse independientemente de TFLearn. También admite la mayoría de los modelos de aprendizaje profundo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No me gusta el requisito de actualizar TensorFlow para evitar problemas de incompatibilidad y el hecho de que no todos los modelos de aprendizaje profundo son compatibles con TFLearn. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Tuve una gran experiencia con la plataforma TFLearn. La mejor parte es la atención cuidadosa al diseño y los detalles del contenido profesional. Definitivamente lo usaría de nuevo y lo recomendaría mucho a mis compañeros de trabajo y amigos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay mucho que escribir sobre esto. Estoy contento de no tener ningún problema con la plataforma. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

TFLearn es una herramienta muy útil para tener en tu kit de herramientas de ML si estás tratando con redes neuronales con más frecuencia. Es bastante fácil de entender y usar. Proporciona todas las soluciones. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

no siento que tenga ningún problema hasta ahora. todas las funciones están funcionando bastante bien. las interfaces son bastante buenas. solo aconsejo hacer su GUI más amigable para el usuario. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Prototipo rápido, es fácil prototipar la idea rápidamente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No tan amigable como Keras,

Buscando una característica que ofrece Keras

Estaba buscando LSTM3D pero no lo encontré en TFlearn, en Keras encontré un hilo donde está el código oficial, no he empezado

Haz la biblioteca rica Reseña recopilada por y alojada en G2.com.