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Segments de marché
Petite entreprise (38.1% des avis)
Petite entreprise (42.9% des avis)
Prix d'entrée de gamme
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Keras
Note
(64)4.6 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (38.1% des avis)
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En savoir plus sur KerasPyTorch
Note
(22)4.5 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (42.9% des avis)
Prix d'entrée de gamme
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En savoir plus sur PyTorchRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent que Keras excelle par sa facilité d'utilisation, avec une interface conviviale qui simplifie le processus de construction de réseaux neuronaux, tandis que PyTorch, bien que puissant, présente une courbe d'apprentissage plus raide qui peut nécessiter plus de temps pour être maîtrisée.
- Les critiques mentionnent que Keras offre une documentation et un support robustes, ce qui facilite la recherche de ressources et la résolution de problèmes pour les débutants, alors que la documentation de PyTorch, bien que complète, peut parfois être moins accessible pour les nouveaux venus.
- Les utilisateurs de G2 soulignent la forte performance de Keras dans l'évaluation des modèles et l'intégration avec d'autres cadres d'apprentissage automatique, ce qui permet des transitions fluides entre différents outils, tandis que PyTorch est loué pour sa flexibilité et son graphe de calcul dynamique, particulièrement bénéfique pour la recherche et l'expérimentation.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent que Keras offre d'excellentes capacités d'apprentissage profond avec un support intégré pour diverses architectures de réseaux neuronaux, tandis que PyTorch brille par ses fonctionnalités avancées comme le traitement en temps réel et l'optimisation automatique des modèles, séduisant les utilisateurs qui nécessitent des fonctionnalités de pointe.
- Les critiques disent que les outils de prétraitement des données de Keras sont intuitifs et efficaces, facilitant la préparation des ensembles de données pour l'entraînement, tandis que les utilisateurs de PyTorch mentionnent que ses capacités de gestion des données, notamment avec des ensembles de données personnalisés, offrent une plus grande flexibilité pour des projets complexes.
- Les utilisateurs disent que les fonctionnalités d'optimisation des modèles de Keras sont simples et efficaces pour la plupart des applications, tandis que PyTorch est reconnu pour sa scalabilité, permettant aux utilisateurs de gérer des ensembles de données plus volumineux et des modèles plus complexes sans dégradation significative des performances.
Keras vs PyTorch
- Les évaluateurs ont estimé que PyTorch répond mieux aux besoins de leur entreprise que Keras.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que PyTorch est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de PyTorch à Keras.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Keras
Aucun tarif disponiblePyTorch
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
Keras
Aucune information sur l'essai disponiblePyTorch
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
8.9
50
9.2
17
Facilité d’utilisation
8.9
50
8.6
18
Facilité d’installation
8.8
24
Pas assez de données
Facilité d’administration
7.8
20
Pas assez de données
Qualité du service client
7.8
41
7.9
17
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.2
17
Pas assez de données
Orientation du produit (% positif)
9.3
48
10.0
17
Fonctionnalités
Réseau de neurones artificielsMasquer 22 fonctionnalitésAfficher 22 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Core Functionality - Artificial Neural Network
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Data Handling - Artificial Neural Network
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Performance - Artificial Neural Network
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Usability - Artificial Neural Network
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Advanced Features - Artificial Neural Network
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Réseau de neurones artificiels - IA agentique
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Apprentissage automatiqueMasquer 4 fonctionnalitésAfficher 4 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Intégration - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Apprentissage - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Catégories
Catégories
Catégories partagées
KerasetPyTorch est catégorisé comme Réseau de neurones artificiels
Catégories uniques
Keras n'a aucune catégorie unique
PyTorch est catégorisé comme Apprentissage automatique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Keras
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
PyTorch
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Petite entreprise
(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire
(51-1000 employés)
Entreprise
(> 1000 employés)
Industrie des évaluateurs
Logiciels informatiques
20.6%
Technologies et services d’information
17.5%
Recherche
14.3%
Télécommunications
7.9%
Services d’information
4.8%
Autre
34.9%
Logiciels informatiques
28.6%
Recherche
14.3%
Télécommunications
9.5%
Technologies et services d’information
9.5%
Automobile
9.5%
Autre
28.6%
Meilleures alternatives
Discussions
Keras n'a aucune discussion avec des réponses
Utilisez-vous Pytorch pour ? (par exemple, NLP, vision par ordinateur, apprentissage par renforcement, etc.)
1 commentaire
IB
Tous les paradigmes pour DeepLearning sont pris en charge pour le développement par PyTorch.Lire la suite
Que pouvez-vous faire avec PyTorch ?
1 commentaire
AG
PyTorch est principalement utilisé pour entraîner de grands modèles d'apprentissage automatique/apprentissage profond.Lire la suite
PyTorch n'a plus de discussions avec des réponses
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