Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
Image de l'avatar du produit

TensorFlow

Afficher le détail des notes
134 avis
  • 1 profils
  • 1 catégories
Note moyenne des étoiles
4.5
Au service des clients depuis
2016
Filtres de profil

Tous les produits et services

Nom du profil

Évaluation par étoiles

101
30
3
0
0

TensorFlow Avis

Filtres d'avis
Nom du profil
Évaluation par étoiles
101
30
3
0
0
Pradeepa K.
PK
Pradeepa K.
Data Analyst @ Hitachi | Power Platforms Developer | MBA ITSM @ NMIMS Global
12/06/2025
Évaluateur validé
Utilisateur actuel vérifié
Source de l'avis : Invitation G2
Avis incitatif
Traduit à l'aide de l'IA

Tensorflow pour faire la magie dans l'apprentissage automatique

Les fonctions intégrées liées à la vidéo sont un excellent ajout.
Ajju B.
AB
Ajju B.
12/01/2025
Évaluateur validé
Source de l'avis : Organique
Traduit à l'aide de l'IA

Cadre puissant avec un écosystème complet

J'apprécie TensorFlow pour sa scalabilité et sa flexibilité, notamment grâce aux API de haut niveau comme Keras, qui simplifient les processus complexes et rendent la construction et l'entraînement de réseaux de neurones profonds plus gérables. L'écosystème complet d'outils et de bibliothèques qu'il offre est inestimable, aidant à abstraire une grande partie de la complexité sous-jacente généralement impliquée dans de telles tâches. De plus, je trouve le soutien de la communauté autour de TensorFlow incroyablement bénéfique, fournissant un flux constant de mises à jour, de ressources et de connaissances partagées qui améliorent l'utilisabilité globale de la plateforme. J'apprécie également la facilité de la configuration initiale en suivant simplement les instructions fournies. L'intégration d'outils de programmation externes avec TensorFlow via des API et des bibliothèques spécialisées contribue de manière significative à mon flux de travail en gérant des tâches comme la visualisation, l'analyse de modèles et le déploiement. En outre, la transition vers TensorFlow depuis PyTorch a été avantageuse grâce aux bibliothèques attrayantes telles que Keras et TensorFlow Extended, qui offrent plus de variétés et de fonctionnalités qui correspondent à mes besoins.
Ben F.
BF
Ben F.
--ABESIT
11/30/2025
Évaluateur validé
Source de l'avis : Organique
Traduit à l'aide de l'IA

Scalable et flexible, mais nécessite un meilleur support pour Windows

J'apprécie TensorFlow pour sa scalabilité et sa flexibilité, ce qui le rend apte à gérer des projets d'apprentissage automatique à petite et grande échelle. J'adore la performance robuste qu'il offre, essentielle pour les modèles d'apprentissage profond. L'API Keras est un de mes favoris car elle permet un développement rapide de modèles, augmentant considérablement ma productivité. Je trouve TensorBoard inestimable pour la visualisation et le débogage, offrant des aperçus profonds des processus d'entraînement des modèles. L'écosystème de déploiement qui inclut TensorFlow Lite, TensorFlow.js et TensorFlow Serving est fantastique, permettant un déploiement efficace des modèles sur diverses plateformes. J'apprécie également le processus d'installation initial simple en utilisant l'installateur de paquets de Python, le rendant accessible et facile à démarrer. L'intégration de TensorFlow avec une variété d'autres outils améliore considérablement mon flux de travail en apprentissage automatique.

À propos

Contact

Siège social :
Centre Urbain Nord, TN

Réseaux sociaux

@TensorFlow

Qu'est-ce que 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).

Détails

Année de fondation
2016