Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
Confronta Keras e TFLearn 
A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (38.1% delle recensioni)
Piccola Impresa (55.0% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Nessun prezzo disponibile
Keras
Valutazione a Stelle
(64)4.6 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (38.1% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Scopri di più su KerasTFLearn
Valutazione a Stelle
(20)4.0 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (55.0% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Scopri di più su TFLearnRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Keras eccelle nella sua interfaccia user-friendly, rendendo più facile per i principianti iniziare con progetti di deep learning rispetto a TFLearn, che alcuni utenti trovano meno intuitivo.
- I revisori menzionano che Keras ha una documentazione e un supporto della comunità superiori, cruciali per la risoluzione dei problemi e l'apprendimento, mentre la documentazione di TFLearn è considerata meno completa.
- Gli utenti di G2 evidenziano le funzionalità avanzate di Keras come la sintonizzazione automatica dei modelli e l'elaborazione in tempo reale come capacità eccezionali, mentre TFLearn manca di alcune di queste funzionalità avanzate, limitando il suo appeal per progetti più complessi.
- Gli utenti su G2 riportano che Keras offre migliori opzioni di scalabilità, permettendo un addestramento del modello più esteso senza cali significativi di prestazioni, mentre TFLearn può avere difficoltà con set di dati più grandi.
- I revisori dicono che le capacità di deep learning di Keras sono più robuste, in particolare nell'addestramento e nel test delle reti neurali, essenziali per gli utenti che cercano di implementare soluzioni AI all'avanguardia, mentre TFLearn è visto come più basilare in questo senso.
- Gli utenti menzionano che gli strumenti di valutazione dei modelli di Keras sono più sofisticati, fornendo migliori intuizioni sulle prestazioni del modello, mentre le funzionalità di valutazione di TFLearn sono percepite come limitate e meno informative.
Keras vs TFLearn
Quando si valutano le due soluzioni, i revisori le hanno trovate ugualmente facili da usare. Tuttavia, TFLearn è più facile da configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con TFLearn in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Keras soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a TFLearn.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Keras sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Keras rispetto a TFLearn.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Keras
Nessun prezzo disponibileTFLearn
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Keras
Nessuna informazione sulla prova disponibileTFLearn
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.9
50
8.7
20
Facilità d'uso
8.9
50
8.9
20
Facilità di installazione
8.8
24
9.4
11
Facilità di amministrazione
7.8
20
8.1
7
Qualità del supporto
7.8
41
6.9
17
the product è stato un buon partner negli affari?
8.2
17
8.5
10
Direzione del prodotto (% positivo)
9.3
48
7.4
18
Caratteristiche per Categoria
Rete Neurale ArtificialeNascondi 22 CaratteristicheMostra 22 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità Principale - Rete Neurale Artificiale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione dei Dati - Rete Neurale Artificiale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Prestazioni - Rete Neurale Artificiale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Usabilità - Rete Neurale Artificiale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità Avanzate - Rete Neurale Artificiale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
AI agentico - Rete Neurale Artificiale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Keras e TFLearn sono categorizzati comeRete Neurale Artificiale
Categorie uniche
Keras non ha categorie uniche
TFLearn non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Keras
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
TFLearn
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Software per computer
20.6%
Tecnologia dell'informazione e servizi
17.5%
Ricerca
14.3%
Telecomunicazioni
7.9%
Servizi Informativi
4.8%
Altro
34.9%
Tecnologia dell'informazione e servizi
25.0%
Software per computer
25.0%
Ricerca
20.0%
Dispositivi medici
5.0%
Servizi Legali
5.0%
Altro
20.0%
Alternative
Discussioni
Keras non ha discussioni con risposte
TFLearn non ha discussioni con risposte
Cerchi approfondimenti sul software?
Con oltre 3 milioni di recensioni, possiamo fornire i dettagli specifici che ti aiutano a prendere una decisione informata sull'acquisto di software per la tua azienda. Trovare il prodotto giusto è importante, lasciaci aiutarti.
o continua con
Procedendo, accetti i nostri Termini di utilizzo e Informativa sulla privacy
