Top-bewertete Caffe Alternativen
This is incredibly quick and supports GPU pretty well, to start. There is a tonne of built-in code, thus writing code is not necessary for classification or other tasks. supports data types comparable to those in Python. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Caffe was created to just focus on visuals, ignoring supporting elements like text, sound, and timing. It follows that Caffe supports convolutional neural networks well, but not well enough to support time-sequence RNN or LSTM. Additionally, the Layers-based design pattern is not RNN-friendly. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
15 von 16 Gesamtbewertungen für Caffe
Die Vorteile der Verwendung von Caffe sind seine Geschwindigkeit, Flexibilität und Skalierbarkeit. Es ist unglaublich schnell und effizient, was es ermöglicht, tiefe neuronale Netzwerke schnell zu entwerfen, zu trainieren und bereitzustellen. Es bietet eine breite Palette nützlicher Werkzeuge und Bibliotheken, die es einfacher machen, komplexe Modelle zu erstellen und bestehende anzupassen. Schließlich ist Caffe sehr skalierbar, was es ermöglicht, Modelle problemlos auf große Datensätze oder auf mehrere Maschinen zu skalieren, was es zu einer idealen Wahl für verteiltes Training macht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Caffe gibt es schon seit einiger Zeit und ist nicht so effizient wie einige der neueren Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und MXNet. Caffe fehlt es auch an einigen Funktionen und Flexibilität im Vergleich zu neueren Frameworks, und die Dokumentation kann begrenzt und schwer verständlich sein. Außerdem ist Caffe nicht für mobile Geräte optimiert, was es schwierig machen kann, Modelle auf mobilen Geräten bereitzustellen. Schließlich kann es schwierig sein, Caffe zu debuggen, wenn Fehler auftreten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Eine der besten maschinellen Lernsoftware, bei der Sie die meiste Zeit für Arbeit und einfache Zwecke nutzen können. Osam-Frameworks und Osam-Algorithmen funktionieren so gut, dass Sie sich mit der Software wohlfühlen. Das Schreiben von Code ist für Klassifikationen oder andere Aufgaben nicht notwendig. Ein Osam-Merkmal ist, dass es auf GPU- und Nicht-GPU-basierten Systemen läuft. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Abneigung ist, dass es nicht einfach ist, auf der Anaconda-Software zu installieren, ein wenig schwierig zu handhaben. Nicht mehr Abneigung ist da, also können wir nicht mehr kommentieren, dass es aus irgendeinem Grund schlecht ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Ich habe an maschinellem Lernen gearbeitet, und Caffe ist eine der Software, die ich am meisten benutze. Es hat meine Aufgabe der Bildklassifikation erleichtert und bietet gute Frameworks für die Verwendung von Algorithmen wie CNN, RNN und vielen anderen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
In der Forschungsabteilung zu sein und mehr Deep-Learning-Arbeit an Bildern zu leisten, würde ich OpenCL benötigen, das noch mehr Funktionen hinzufügen muss. Daher muss ich für einige andere Software wechseln. Wäre besser, wenn es OpenCL-Funktionen hinzugefügt hätte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Es läuft sowohl auf GPU-basierten Systemen als auch auf nicht-GPU-basierten Systemen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Es ist nicht einfach, auf Anaconda-Software zu installieren. Es ist im Vergleich zu anderen Bibliotheken wie Numpy schwierig. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Am hilfreichsten an dem Werkzeug ist seine Benutzerfreundlichkeit und die einfach zu bedienende Oberfläche. Es ist auch hilfreich bei der Skalierung von Industrieanwendungen, akademischer Forschung und sogar bei der Erstellung von Start-up-Prototypen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Bisher habe ich keine Schmerzpunkte für den Zeitraum erlebt, in dem ich das Tool benutze. Alles funktioniert perfekt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Machine learning and Data mining programs to understand and learn the technologies quickly. It is a great application, as it makes things organised and thus easier to learn and understand. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Nothing as such to dislike about it. I love it. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Easy to configure, and as it has inbuild features which is a handy thing for a noncoding background people Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
As of now I don't dislike anything as it serves it purpose Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Caffe unterstützt ein Deep-Learning-Framework, das leicht zu verstehen ist, und wir müssen nicht viel Code schreiben, und es unterstützt konfigurierte neuronale Netzwerkstrukturen, sodass wir nicht viel Code schreiben müssen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Einige Probleme, die auf mangelnde Unterstützung von Zeitsequenz-RNNs usw. zurückzuführen sind. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Unlike some of its competitors the learning curve for Caffe is relatively small due to its simple user interface. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
It can be difficult to implement some changes, such as introducing new layers or changing the base library. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
I use Caffe2 somethimes when I use pytorch because it merged with pytorch. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
There is a lack of projects using caffe on github.
Custom layers are complicated to do. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
