Avaliações e Detalhes do Produto TensorFlow

A principal coisa importante que eu gosto no Tensorflow é que ele é Open Source. Qualquer pessoa pode usá-lo e criar múltiplas aplicações de Machine Learning. Eu também posso visualizar meu modelo de machine learning no TensorFlow usando o Tensorboard. O Tensorflow também suporta Keras, então podemos facilmente criar modelos de ML e CNN usando-o. O Tensorflow é compatível com muitas linguagens de programação como Java, Python, C++, Ruby, etc. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Uma coisa que eu não gosto no Tensorflow é que ele fornece atualizações regularmente. Então, torna-se um pouco difícil instalar novas versões. Porque às vezes, qualquer aplicação que eu desenvolvi pode não ser compatível com uma versão mais recente do Tensorflow. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Tensorflow é um framework maduro que oferece muitos recursos valiosos, como Keras, Tensorboard, módulos de processamento de dados, multiprocessamento fácil de implementar, integração com HDFS e mais. Tensorflow tem uma comunidade forte e documentação muito robusta. Tensorflow tem muitos recursos que economizam tempo, como camadas de modelos pré-treinados facilmente integradas. O hub de modelos do TensorFlow é um dos melhores que já vi em termos de facilidade para encontrar e usar modelos pré-treinados. Existem muitas demonstrações e cadernos de exemplo que demonstram como usar conceitos complexos e simples. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Tensorflow passou por muitas iterações ao longo dos últimos anos, então a manutenção do código tem sido um problema. Na minha opinião, a execução ansiosa é um método preferido para desenvolver e depurar redes; no entanto, a experiência com o TensorFlow legado torna a mudança mais desafiadora. Como a comunidade de pesquisa em aprendizado profundo prefere o PyTorch ao TensorFlow, os pesquisadores geralmente encontram modelos de ponta e novas metodologias implementadas em PyTorch. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A parte mais valiosa do TensorFlow é o Tensorboard. Durante o desenvolvimento do modelo de IA, ele oferece melhor visualização para depuração e tratamento de erros. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A parte menos apreciada do TensorFlow é a sua velocidade de implementação. Em comparação com outro framework de aprendizado profundo, o tempo de desenvolvimento é maior no TensorFlow. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Tensorflow é uma biblioteca de aprendizado profundo muito madura que é amplamente utilizada em cenários de produção. Eu particularmente gosto da versão tensorflow-lite que vem junto, o que reduz o tamanho do modelo e é bom para implantar em dispositivos de borda. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Requer um pouco mais de codificação em comparação com o pytorch. Pytorch é mais pythônico e, portanto, é mais fácil de aprender e implementar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O fato é que você pode criar a rede e depois fazer a computação de uma só vez. A computação é bem otimizada para rodar em GPU. O suporte ao tensorboard nos permite visualizar métricas como precisão e pesos durante o treinamento, o que está ausente em outros pacotes de aprendizado profundo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A API de alto nível não está presente no próprio pacote. Para isso, precisamos usar o Keras ou outros pacotes que são construídos sobre isso, mas essas APIs de alto nível não são nativas do TensorFlow. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Funciona maravilhas ao processar dados de imagem, texto e áudio. A documentação é muito boa e fácil de usar. Com o Keras, você pode fazer seu trabalho de aprendizado profundo de forma simples e rápida. Código aberto. A melhor biblioteca de software no mercado para aprendizado profundo. É reconfortante ter o Google por trás. A documentação está sendo atualizada. Funcional. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Está forçando a placa de vídeo. Detectar e resolver erros é às vezes difícil. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Plataforma muito poderosa com Keras e outras bibliotecas de ml/dl. TFRecord é uma maneira muito eficiente de lidar/armazenar dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Software muito pesado para inferência, embora o TFLite seja bom para dispositivos móveis. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A visualização de gráficos no TensorFlow é muito melhor. Atualizações frequentes, pois é apoiado pelo Google. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Tensorflow fica atrás em termos de computação e velocidade. Ele é suportado apenas em GPUs da NVIDIA. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Fácil treinar imagens e criar modelos que você pode usar em várias plataformas, como Windows, dispositivos embarcados e aplicativos móveis. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Às vezes, ele trava em um sistema de configuração média, caso contrário, está ok. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Isso está tendo Classes bem definidas e organizadas para RN Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Às vezes, as dependências dão erro durante o tempo de execução. Análise coletada por e hospedada no G2.com.