Avaliações e Detalhes do Produto TensorFlow

A interface do Keras é super legal para iniciantes. Uma vez que você se sinta confortável, há amplas opções para personalizar o acesso aos dados durante o treinamento e exportar o modelo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Sua curva de aprendizado é um pouco íngreme uma vez que você ultrapassa o limiar dos iniciantes. Mas pode dizer que é o pior :). Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Útil em todas as etapas de desenvolvimento e produção, bem como na maioria dos tipos de trabalho de pesquisa. Também reúne sistemas extensivos pré-construídos e pré-treinados e permite acesso de alto e baixo nível à maioria, senão a todos, os componentes do modelo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A equipe por trás do TensorFlow está fazendo um ótimo trabalho e há muito pouco a se criticar sobre ele. Claro, como toda biblioteca, os novatos levarão um tempo para se familiarizar, mas está ficando mais fácil de usar a cada atualização de versão. Para os novatos, cuidado com as grandes mudanças entre algumas versões, que podem exigir um pouco mais de trabalho para compatibilidade. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A API do Keras: ela torna muito fácil construir, treinar e trabalhar com DNNs e CNNs. Requer apenas um conhecimento muito básico de codificação (em Python). Linha por linha, pode-se adicionar camadas à rede para construí-la, e os otimizadores integrados fazem o treinamento. Não há necessidade de passar pela dor de implementar backprop ou etapas de otimização por conta própria.

Também é bom: o suporte para GPUs, que realmente acelera todos os cálculos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

As (sobras de) versões mais antigas do TF usam coisas estranhas e às vezes incompreensíveis como placeholder, logits, etc. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A aplicação de redes neurais tornou-se tão fácil. O usuário agora não precisa se concentrar no desenvolvimento e otimização dos modelos, podendo focar mais na parte de aplicação disso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O tamanho da memória e da RAM poderia ser otimizado. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É de código aberto e pode ser usado em diferentes plataformas. Há muitos tutoriais disponíveis que podem ajudar os estudantes quando ficam presos em alguma parte. Além disso, eu realmente gosto das ferramentas de visualização através do TensorBoard. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu tenho uma máquina com Windows e não há suporte para Windows. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Prototipagem rápida. Especialmente na construção de uma rede neural. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Às vezes, a documentação não tem muitos exemplos para diferentes cenários. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Três públicos diferentes usam o Tensorflow: pesquisador, cientista de dados e desenvolvedor. Idealmente, não havia algo que pudesse colaborar com os três e proporcionar melhor eficiência. O Tensorflow foi a solução criada para resolver esse problema. A biblioteca foi projetada para escalar, foi feita para rodar em múltiplas CPUs ou GPUs e até mesmo em sistemas operacionais móveis, e possui vários wrappers. Desde a instalação até a implantação, o Tensorflow é o mais fácil entre todas as outras plataformas que oferecem implantação multiplataforma. O Tensorflow oferece um gerenciamento de eventos decente, gerenciamento de gráficos, gerenciamento de imagens e a melhor característica é o tensorboard. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Tensorflow é poderoso em termos de desempenho, mas com menos área para trabalhar. Ele irá restringi-lo, pois ajustar algoritmos nele é uma tarefa bastante complexa. Desde o lançamento do Tensorflow 2.0, o Tensorflow ganhou vantagem sobre outros frameworks, mas sua comunidade ainda está crescendo e, às vezes, é muito difícil encontrar respostas quando você está preso em seu trabalho. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Tensorflow é gratuito, fácil de instalar e de começar a usar, além de ser leve. O melhor de tudo é que o Tensorflow é legível para humanos, ao contrário da maioria dos outros frameworks de aprendizado profundo que tornam a vida difícil. O Tensorflow é desenvolvido pelo Google e se integra perfeitamente a todos os seus produtos existentes, facilitando muito as implantações. Também é um backend muito rápido e eficiente para modelos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Como todas as estruturas de aprendizado profundo, ele requer muitos dados para treinar uma rede construída com ele, mas isso dificilmente é surpreendente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Tensorflow é o pacote disponível em Python para criar redes neurais. A melhor parte do Tensorflow é que podemos criar modelos complexos de aprendizado de máquina em apenas algumas linhas de código. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Às vezes, sinto que, à medida que a complexidade dos dados aumenta, a velocidade se torna uma preocupação. Leva mais tempo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.