Avis et détails du produit Keras

keras est l'un des cadres d'apprentissage profond les plus en vue, il est facile à mettre en œuvre et offre une grande quantité de fonctionnalités importantes qui aident le développeur à atteindre une précision maximale. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'y a rien à ne pas aimer dans keras, sauf quelques choses comme le fait qu'il n'a pas encore été mis à jour avec les dernières fonctionnalités telles que le nlp et l'IA générative, qui sont des outils importants de nos jours. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il y a beaucoup de raisons d'aimer Keras :

1. Cette bibliothèque open-source d'apprentissage profond est conçue pour fournir une expérimentation rapide avec des réseaux neuronaux profonds.

2. Keras offre la flexibilité de fonctionner sur CNTK, TensorFlow et Theano.

3. Elle est axée sur la modularité, la convivialité, la lisibilité et l'extensibilité.

4. Keras offre la possibilité de construire des réseaux neuronaux profonds en utilisant moins de lignes de code, et cela m'étonne le plus.

5. Depuis que Keras a été adopté et intégré dans TensorFlow à la mi-2017, nous pouvons exploiter sa puissance en déployant des modèles entraînés en production grâce au cadre TensorFlow Serving.

6. Keras a un excellent accès à du code réutilisable et à des tutoriels, ce qui le rend extrêmement adapté même pour les débutants.

7. Puisque Keras fonctionne sur TensorFlow, il peut être équipé de GPU simples ou multiples pour des calculs plus rapides. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il y a quelques raisons de ne pas aimer Keras :

1. Keras n'est pas très personnalisable en soi. Lors de la recherche de différents algorithmes ou du travail sur des matrices multidimensionnelles, nous avons encore besoin de scikit-learn, OpenCV ou Tensorflow pour effectuer de telles opérations.

2. Parfois, les erreurs sont difficiles à déboguer car il est difficile de trouver les journaux d'erreurs.

Pour ces raisons seules, Keras est encore l'une des bibliothèques les plus populaires et préférées des statisticiens, des data scientists, des ingénieurs en ML, etc. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime la simplicité de construire des réseaux neuronaux. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La difficulté de mettre en œuvre ma métrique personnalisée Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Meilleure API wrapper disponible pour les réseaux neuronaux. Vous n'avez pas besoin d'être un programmeur expert, elle offre ce dont vous avez besoin pour accomplir la tâche et elle est open source. S'intègre bien avec TensorFlow. Elle est native à Python et venant d'un milieu Python, cela rend mon monde de codage beaucoup plus facile. La mise en œuvre d'un réseau neuronal prendrait des heures de codage, mais Keras l'a simplifiée avec quelques lignes de code et elle est facilement compréhensible. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La compréhension des traces de journal pour résoudre un problème prend du temps, car il faut comprendre la manière dont elles sont tracées et écrites, ce qui prend du temps en raison de la documentation limitée. En tant que développeur Python, je trouve qu'il est plus facile à utiliser, mais il ne fournit pas de support pour d'autres langages, ce qui pourrait être un problème pour un développement à long terme. Il n'offre pas un excellent support backend car il est limité. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Tout d'abord, Keras est une API complète pour gérer les réseaux de neurones et est un outil open source. Je trouve son API extrêmement pratique à utiliser - certainement plus simple à utiliser que PyTorch. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Cela pourrait devenir lent pour certains cas d'utilisation compliqués, donc si vous visez la rapidité et l'efficacité, alors probablement PyTorch serait un meilleur choix. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

facile et rapide mise en œuvre d'une variété de modèles de réseaux neuronaux. simple et facile à apprendre avec un vaste soutien de la communauté Keras et de la documentation. ce que j'aime le plus à propos de Keras est le cadre de haut niveau et fonctionne sur TensorFlow avec un ou plusieurs GPU pour des calculs plus rapides. disponibilité de modèles pré-entraînés tels que VGGNET, RESNET, etc. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le prétraitement des signaux ou des images n'est toujours pas largement utilisé en raison du manque de personnalisation. on doit utiliser des outils supplémentaires tels que Scikit-learn pour effectuer le prétraitement approprié. Les problèmes dans le backend de bas niveau ne peuvent pas être ciblés et trouver ces journaux d'erreurs est difficile. Mis à part ces problèmes, Keras est largement célèbre dans le domaine de l'IA. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il est plus facile à utiliser et à configurer sur la plupart des systèmes backend comme TensorFlow et PyTorch. Cela offre beaucoup de liberté opérationnelle aux développeurs pour expérimenter. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Une certaine intégration externe est difficile à mettre en œuvre sur le système et nécessite l'assistance de consultants. La configuration initiale sur le système d'exploitation Windows est également un peu difficile. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Keras est incroyable avec sa documentation et je l'ai utilisé sur Google collab. Cela a très bien fonctionné, les modèles répondaient aux attentes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Cela pourrait ne pas être aussi bien par rapport aux alternatives, en ce qui concerne la vitesse, c'est quelque peu lent. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Keras rend l'apprentissage profond facile. C'est facile à utiliser et chaque code est expliqué en détail sur le site web. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Les codes devraient être plus faciles à trouver. À part cela, il n'y a pas de problème. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La caractéristique la plus appréciée de Keras est qu'il enveloppe les grandes portions de code dans des fonctions intégrées, il est facile d'écrire ou de mettre en œuvre le RNA par rapport à TensorFlow, bien documenté. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Dans l'ensemble, Keras est bon et n'a pas beaucoup d'inconvénients en tant que tel, la seule chose qui peut être améliorée dans Keras est sa performance sur un grand nombre d'époques ou d'itérations lors de l'entraînement du modèle. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.