Torch ha molti pacchetti per l'apprendimento automatico, l'elaborazione del segnale, l'audio, il video e l'elaborazione parallela. Ha anche reti neurali e algoritmi di apprendimento profondo. Fondamentalmente, consente alle persone di condurre ricerche a un ritmo rapido, sviluppare idee più rapidamente senza essere ostacolati dai dettagli dell'implementazione. Allo stesso tempo, ci permette di approfondire e comprendere i fondamenti, rendendo il ciclo di apprendimento più veloce ed efficace. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Torch?

Un punto negativo di TORCH è che necessita dell'ambiente LuaJIT quando è in esecuzione e rallenta il percorso verso la produzione su larga scala. Altrimenti, questo prodotto è buono quanto tensorflow. Se qualcuno è disposto a imparare un nuovo linguaggio, questo prodotto è altamente raccomandato. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Raccomandazioni per chi sta considerando Torch:

Fondamentalmente, Torch viene fornito con l'integrazione del linguaggio di programmazione LuaJIT con l'implementazione sottostante in C. Ha migliori caratteristiche computazionali dove la gestione delle dipendenze è più facile rispetto a Python. La ragione più importante per cui mi piace questo framework è che non ha tempo di compilazione, il che significa che il suo codice è interpretato e il debug è molto più semplice. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quali problemi sta risolvendo Torch e come ti sta beneficiando?

Torch mi ha aiutato ad accelerare il risultato dell'indagine, sono stato in grado di sviluppare reti neurali più velocemente e comprendere meglio il loro funzionamento interno. Uso Torch per sviluppare soluzioni al problema della classificazione delle immagini complete di diapositive di miopatie infiammatorie idiopatiche. Usare Torch mi ha permesso di testare soluzioni rapidamente. Torch ti permette di navigare su Internet oltre ad altre molteplici attività come visualizzare siti web, condividere siti web attraverso i social network, scaricare torrent, accelerare i download e registrare file multimediali, tutto direttamente dal browser. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Stanley D.

Data Engineer

Hardware per computer

Piccola impresa (50 o meno dip.)

7/9/2019

"Pytorch per l'apprendimento profondo"

5/5

Cosa ti piace di più di Torch?

1. Quando le immagini appartenenti a una classe vengono inserite in una cartella con il nome della classe, il data loader di Pytorch utilizza automaticamente il nome della cartella come etichetta di classe e mappa tutte le immagini all'interno della cartella alla classe.

2. Pytorch offre molti network pre-addestrati per l'apprendimento trasferito.

3. La comunità di sviluppatori di Pytorch continua a crescere, poiché i corsi e i tutorial di deep learning più popolari ora lo utilizzano. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Torch?

Dopo aver caricato le immagini nel dataloader di PyTorch, è molto difficile integrarlo con altre librerie come scikit-learn. Questo mi ha impedito di eseguire alcune tecniche di machine learning come l'ensembling, la cross-validation, lo stacking e così via. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Otkrist G.

VP of Data Science

Enterprise (> 1000 dip.)

5/9/2019

"Torch - se ti piace Lua, adorerai Torch"

4.5/5

Cosa ti piace di più di Torch?

Torch è molto facile da incorporare e allo stesso tempo altamente flessibile. La facilità d'uso e la flessibilità consentono un rapido prototipazione dei componenti. Permettendo alle persone di condurre ricerche a un ritmo veloce, sviluppare idee più rapidamente senza essere ostacolati dai dettagli di implementazione. Allo stesso tempo ci permette di approfondire e comprendere i fondamenti, rendendo il ciclo di apprendimento più veloce ed efficace. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Torch?

Penso che il problema più grande sia la dipendenza da lua. La nuova implementazione di pytorch elimina questo problema. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Raccomandazioni per chi sta considerando Torch:

Usa torch se vuoi usare lua per il deep learning. Usa pytorch se sei interessato a usare python. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quali problemi sta risolvendo Torch e come ti sta beneficiando?

Torch mi ha aiutato ad accelerare i risultati della ricerca, sono stato in grado di sviluppare reti neurali più velocemente e comprendere meglio il loro funzionamento interno. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Hamadi M.

Graduate Research Assistant

Biotecnologia

Enterprise (> 1000 dip.)

8/14/2019

"Torch offre un linguaggio di scripting facile da usare che ti permette di prototipare rapidamente i design di rete."

5/5

Cosa ti piace di più di Torch?

Torch è un framework open source. L'inclusione di modelli pre-addestrati rende lo sviluppo di reti neurali molto più veloce. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Torch?

Dover imparare un nuovo linguaggio di programmazione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Utente verificato in Ricerca

Enterprise (> 1000 dip.)

8/13/2019

"pytorch è molto adatto per la ricerca"

5/5

Cosa ti piace di più di Torch?

Pytorch è molto facile da imparare e molto comodo da usare. È migliore di TensorFlow principalmente per due motivi: 1. TensorFlow ha troppe interfacce per una funzione ed è difficile per noi decidere quale usare, ma Pytorch ha un'interfaccia adatta per una funzione; 2. quando vuoi stampare qualcosa dinamicamente in Pytorch, puoi farlo direttamente, ma il caso è diverso per TensorFlow. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Torch?

Le implementazioni fornite dei modelli devono essere migliorate. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Aanu B.

Assistant Consultant

Piccola impresa (50 o meno dip.)

7/10/2019

"Recensione di Torcia"

4.5/5

Cosa ti piace di più di Torch?

Fornisce molti strumenti di aumento delle immagini come rotazione casuale e capovolgimento verticale e orizzontale. La maggior parte dei tutorial di deep learning sono implementati usando torch. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Torch?

Non mostra i progressi dell'allenamento quando si lavora. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Athulya G.

AI Research Intern

Ingegneria civile

Piccola impresa (50 o meno dip.)

8/12/2019

"Pytorch nel campo del deep learning"

4.5/5

Cosa ti piace di più di Torch?

Torch aiuta a eseguire il tuo modeling di deep learning in modo efficace ed efficiente Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Torch?

Non trovo alcuna difficoltà nell'usare Torch. Quindi nessun dispiacere. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Utente verificato in Software per computer

Piccola impresa (50 o meno dip.)

8/10/2019

"Apprendimento profondo reso facile"

4.5/5

Cosa ti piace di più di Torch?

Mentre inserivo il codice di Deep Learning per la prima volta, ho trovato l'astrazione delle API di Torch molto utile. In pochi minuti, sono stato in grado di costruire una rete neurale profonda. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Torch?

Il sito di documentazione potrebbe beneficiare di alcuni miglioramenti nell'UX generale. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Utente verificato in Gestione dell'istruzione

Mid-Market (51-1000 dip.)

8/12/2019

Partner commerciale del venditore o concorrente del venditore, non incluso nei punteggi G2.

"Non disponibile"

0/5

Cosa non ti piace di Torch?

Torch deve essere più flessibile per competere con le tendenze del mercato. Le sue tariffe possono essere ridotte per gli utenti frequenti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Raccomandazioni per chi sta considerando Torch:

È una buona piattaforma e penso che sia facile da implementare e user-friendly. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.