Avaliações e Detalhes do Produto Torch

Isso ajuda a aumentar a produtividade do meu negócio. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nada por enquanto. Ainda explorando a ferramenta. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Torch, tem muitos pacotes em aprendizado de máquina, processamento de sinal, áudio, vídeo e processamento paralelo. Também possui redes neurais e algoritmos de aprendizado profundo. Basicamente. Permite que as pessoas conduzam pesquisas em um ritmo rápido, desenvolvam ideias mais rapidamente sem serem sobrecarregadas pelos detalhes da implementação. Ao mesmo tempo, nos permite aprofundar e entender os fundamentos, tornando o ciclo de aprendizado mais rápido e mais eficaz. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Um ponto negativo do TORCH é que ele precisa do ambiente LuaJIT quando está em execução e está desacelerando o caminho para a produção em larga escala. Caso contrário, este produto é tão bom quanto o tensorflow. Se alguém estiver disposto a aprender uma nova linguagem, este produto é altamente recomendado. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

1. Quando imagens pertencentes a uma classe são colocadas dentro de uma pasta com o nome da classe, o carregador de dados do Pytorch usa automaticamente o nome da pasta como o rótulo da classe e mapeia todas as imagens dentro da pasta para a classe.

2. Pytorch oferece muitas redes pré-treinadas para aprendizado de transferência.

3. A comunidade de desenvolvedores do Pytorch continua crescendo, à medida que cursos e tutoriais populares de aprendizado profundo agora o utilizam. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Depois de carregar imagens no dataloader do PyTorch, é muito difícil integrá-lo com outras bibliotecas como scikit-learn. Isso me impediu de realizar algumas técnicas de aprendizado de máquina como ensembling, validação cruzada, empilhamento e assim por diante. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Torch é muito fácil de incorporar e, ao mesmo tempo, altamente flexível. A facilidade de uso e a flexibilidade permitem a prototipagem rápida de componentes. Permitindo que as pessoas conduzam pesquisas em ritmo acelerado, desenvolvam ideias mais rapidamente sem serem sobrecarregadas por detalhes de implementação. Ao mesmo tempo, nos permite aprofundar e entender os fundamentos, tornando o ciclo de aprendizado mais rápido e eficaz. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu acho que o maior problema é a dependência do lua. A implementação mais recente do pytorch remove esse problema. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Torch é uma estrutura de código aberto. A inclusão de modelos pré-treinados torna o desenvolvimento de redes neurais muito mais rápido. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Ter que aprender uma nova linguagem de programação. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Pytorch é muito fácil de aprender e muito conveniente de usar. É melhor do que o TensorFlow principalmente por dois pontos: 1. o TensorFlow tem muitas interfaces para uma função e é difícil para nós decidirmos qual usar, mas o Pytorch tem uma interface adequada para uma função; 2. quando você quer imprimir algo dinamicamente no Pytorch, você pode fazer isso diretamente, mas o caso é diferente para o TensorFlow. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

As implementações fornecidas dos modelos precisam ser aprimoradas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Ele fornece muitas ferramentas de aumento de imagem, como rotação aleatória e inversão vertical e horizontal. A maioria dos tutoriais de aprendizado profundo são implementados usando torch. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não mostra o progresso do treinamento ao trabalhar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Torch ajudando a realizar seu modelagem de aprendizado profundo de forma eficaz e eficiente Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não encontro nenhuma dificuldade em usar o Torch. Portanto, nenhuma aversão. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Ao começar a escrever código de Deep Learning, achei a abstração das APIs do Torch muito útil. Em poucos minutos, consegui construir uma rede neural profunda. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O site de documentação poderia usar algumas melhorias na experiência geral do usuário. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A Torch precisa ser mais flexível para competir com as tendências do mercado. Suas tarifas podem ser reduzidas para os usuários frequentes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É uma boa plataforma e acho que é fácil de implementar e amigável para o usuário. Análise coletada por e hospedada no G2.com.