Eu estava trabalhando para o cliente Intel, onde costumávamos integrar perfeitamente com Tensorflow e Pytorch. Ele tem a melhor otimização em termos de modelos de aprendizado profundo em nossos backends de hardware, como CPUs e GPUs. A melhor coisa é que ele também pode compilar hardwares não Intel, se utilizado. Também recebemos algumas atualizações regulares, o que é bom. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nada de que não goste, propriamente dito. Precisa de uma documentação melhor se você não souber como usar (basicamente para iniciantes). A arquitetura não-Intel precisa de um suporte mais amplo, já que pode ser necessário um esforço extra para integrar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Chamou minha atenção na resolução das análises dinâmicas mais comuns e cálculos em menos tempo. O tempo de simulação foi reduzido para quase 1 hora em comparação com o tempo de análise manual de pontes de 6 horas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Como sou um usuário final do ngraph, ele tem faltado em integrar funções embutidas para tarefas comuns de análise estrutural, como códigos padrão britânicos para análise de pontes, análise de modelos de IA, etc. A ferramenta é um pouco complicada de usar para engenheiros que não são de software. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Ferramenta fantástica para modelagem de IA profunda, especialmente para simulação, análise de design e validação. Enquanto eu simulo especialmente análise de voz e vibração, sua engenharia aumentada por IA é simplesmente tão boa. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora eu use este software muito raramente, ele tem poucas complicações em relação à integração com outros softwares de design mecânico. Poderia ter feito algumas dependências embutidas para facilitar as integrações. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Flexibilidade do Framework, suporta frameworks populares como TensorFlow e MXNet através de plugins e pontes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Suporte Limitado para Frameworks Mais Recentes, À medida que os frameworks de IA evoluem rapidamente, o suporte pode atrasar ou exigir integrações personalizadas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

sua flexibilidade e capacidades de otimização Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Complexidade

Comunidade e Suporte - Comparado a frameworks mais estabelecidos como TensorFlow e PyTorch, o nGraph pode ter uma comunidade menor e suporte menos extenso Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Tem capacidades como flexibilidade, otimização e facilidade de implementação. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Menos suporte da comunidade e documentação

Um pouco difícil de usar Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É versatilidade e capacidades de expansão. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Sofisticação

Menos documentação disponível. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Quão conveniente e fácil de usar é. Qualquer pessoa pode usá-lo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Talvez o design possa ser melhorado para que seja mais atraente aos olhos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.