Avaliações e Detalhes do Produto TensorFlow

É altamente escalável, tornando-o uma ótima escolha tanto para projetos de pequena escala quanto para grandes sistemas distribuídos. Oferece TensorFlow Lite (para dispositivos móveis e de borda), TensorFlow.js (para aplicações web) e TensorFlow Extended (TFX) (para implantação em nível de produção), o que significa que uma suíte completa de requisitos pode ser atendida por ele. Um rico ecossistema de desenvolvedores e suporte ao cliente é excelente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Depurar problemas, entender o fluxo de execução e lidar com tensores pode ser bastante problemático para iniciantes. e Problemas de Compatibilidade & Mudanças Frequentes na API é o pior. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu usei isso para desenvolver aplicativos de detecção facial. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

No início, achei bastante difícil porque a informação não estava prontamente acessível para mim. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto do forte senso de comunidade, do fato de estar pronto para produção e não ser apenas um dos muitos repositórios do GitLab por aí. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O TensorFlow pode ser um pouco "verboso" às vezes, mas acho que isso é bom para alguns. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que mais gosto no TensorFlow é a sua versatilidade—seja para aprendizado profundo, visão computacional ou processamento de linguagem natural, ele oferece um conjunto abrangente de ferramentas que tornam o desenvolvimento de modelos escalável e eficiente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Um ponto negativo é a sua curva de aprendizado acentuada. Embora poderoso, o TensorFlow pode ser complexo para iniciantes, e algumas funções exigem uma revisão extensa da documentação ou experiência prévia com frameworks de aprendizado de máquina. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu amo o TensorFlow como cientista de dados e o uso diariamente. Eu o utilizei para treinar e ajustar modelos. Eu crio pipelines de ML em nível de produção. Posso obter suporte de controle de baixo nível, posso integrar funções de perda personalizadas. Existem milhares de exemplos com os quais podemos usar o TensorFlow facilmente com novos modelos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Para pequenos conjuntos de dados, é um tipo de biblioteca pesada, então não deve ser usada aqui. Para aprendizado e trabalho de implantação rápida, eu preferiria keras. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gostei de usar o TensorFlow devido à sua interface de ponta a ponta. A construção do modelo de dados usando o Keras para visualização poderosa apoiou o pipeline de aprendizado de máquina em todos os meus projetos. O TensorFlow possui ferramentas integradas para otimização, o que foi uma grande vantagem e economiza muito tempo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Às vezes, tenho sentido problemas com isso porque, para aplicações embarcadas, pode ser bastante pesado e complicado, especialmente ao converter alguns modelos para a versão lite com operações não suportadas. Resolver ou depurar tais problemas frequentemente requer uma pesquisa aprofundada ou perguntar em fóruns e métodos de tentativa e erro. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A melhor coisa sobre o TensorFlow é que ele suporta tanto modelos de aprendizado profundo quanto modelos tradicionais de ML, com implantação em várias plataformas como CPUs, GPUs, etc. Usamos este pacote em nosso framework Python para trabalhar em um projeto de análise de sentimento de chamadas telefônicas aproveitando modelos de aprendizado profundo como LSTMs e CNNs. Ele nos ajuda na pré-processamento de texto, embeddings de palavras e treinamento de redes neurais para classificação de sentimentos. É fácil de integrar com a IA da nuvem do Google. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Tem uma curva de aprendizado muito íngreme devido às APIs complexas disponíveis e seus gráficos computacionais tornam a depuração menos intuitiva. Portanto, estamos aproveitando o pytorch também para nosso projeto de análise de sentimentos por causa da sintaxe pythonica e menos programação envolvida. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu usei a biblioteca para minhas aplicações de aprendizado de máquina e ela ajudou a acelerar minhas tarefas de programação. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

não tem uma biblioteca adequada de aprendizado por reforço Análise coletada por e hospedada no G2.com.

extenso ecossistema de integrações especialmente com tecnologias como Keras e Numpy que ajudam imensamente no desenvolvimento de modelos. Fácil implantação e treinamento de modelos também é uma boa característica para várias plataformas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

curva de aprendizado mais íngreme para um iniciante como eu, não bem documentado (você encontrará a maioria das coisas necessárias na documentação, mas não aquelas complexidades que algumas integrações exigem), para isso tive que consultar o Stack Overflow. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

TensorFlow é uma das melhores plataformas para modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo para treinar e processar sem se preocupar com outras coisas e também nos oferece variantes de modelos para usar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Atualmente, o TensorFlow usa muita memória e poder de computação, o que é necessário, mas de qualquer forma, se isso fosse reduzido, seria melhor para os modelos treinarem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.