Top-bewertete Keras Alternativen
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Es war wirklich hilfreich bei den meisten meiner Projekte und bei der Arbeit an meiner Abschlussarbeit.
64 Keras Bewertungen
Gesamtbewertungsstimmung für Keras
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Keras ist die beste Plattform, die in vielen Bereichen läuft. Wie TensorFlow, Microsoft Cognitive Services usw... Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Nicht geeignet für Anfänger, die anfängliche Einrichtung und mehr technisches Wissen in Tensorflow benötigen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Das Erste, was mir an Keras gefällt, ist, dass es eine sehr benutzerfreundliche API ist. Ich kann Deep-Learning-Modelle sehr schnell erstellen, weil es sehr reich an Funktionen ist. Eine weitere wichtige Sache ist seine Community. Wann immer ich ein Problem im Code finde, kann ich in der Keras-Community danach suchen; aufgrund seiner Beliebtheit kann man Lösungen etwas leichter finden. Es bietet auch viele vortrainierte Modelle wie Xception, MobileNet, VGG16, InceptionV3 und viele mehr. Ich kann diese Modelle also ohne Training verwenden. Wenn man GPUs hat, bietet es auch GPU-Unterstützung, was das Training von Modellen schneller macht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Was mir an Keras nicht gefällt, ist, dass es keine guten Funktionen zur Datenverarbeitung hat. Es braucht auch einige Verbesserungen. Manchmal dauert es länger, Modelle zu trainieren, aufgrund von Backend-Problemen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Neuronale Netzwerke sind unverzichtbar für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. Es ist ziemlich einfach zu verwenden, wenn man ein wenig Wissen über die Mathematik der Aufgabe hat. Die Dokumentation und andere Ressourcen sind gut und zufriedenstellend. Die Beispiele auf keras.io sind sehr lehrreich. Das Bildverarbeitungsmodul ist erfolgreich. Führt Modelle reibungslos auf GPU und CPU aus. Es unterstützt RNN und CNN. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Insgesamt bin ich zufrieden, aber ich habe das Gefühl, dass ich nicht die volle Kontrolle über das Modell habe. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Was mir am Keras-Framework am meisten gefallen hat, ist, dass es im Gegensatz zu TensorFlow einfache Codezeilen bereitstellt, mit denen wir leicht ein Deep-Learning-Modell entwickeln können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Was mir am Keras-Framework am wenigsten gefallen hat, ist, dass es manchmal Fehler liefert, die schwer zu debuggen sind. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
1. Sehr einfach zu implementieren
2. Sehr einfach zu lernen
3. Hat viele Parameter/Optionen, um Algorithmen auszulösen
4. Gut für Deep-Learning-Anfänger Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
1. Nicht so fortgeschritten und debugfähig im Vergleich zu TensorFlow oder PyTorch
2. Nicht so schnell in der Berechnung im Vergleich zu anderen Frameworks Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Keras ist sehr einfach zu verwenden, selbst für Anfänger, die grundlegende Python-Programmierkenntnisse haben. Sogar komplexe Deep-Learning-Modelle können mit nur wenigen Codezeilen erstellt werden. Der größte Vorteil ist die Laufzeit: Die Codes werden ziemlich schnell ausgeführt. Außerdem sind Codebeispiele intuitiv und leicht verfügbar. Die Dokumentation ist mit Sorgfalt und Aufmerksamkeit erstellt und es gibt Antworten auf fast alle Probleme. Ich finde immer, was ich brauche, um mein Problem zu lösen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Manchmal ist es nicht einfach, Codebeispiele für einige fortgeschrittene Funktionen zu finden. Außerdem gab es einige Fehler bei der Codeausführung, und ich hatte Schwierigkeiten zu verstehen, woher sie kamen. Da Keras ziemlich einfacher Code ist, ist es manchmal schwierig, Modelle anzupassen, die von jemand anderem erstellt wurden. In einem solchen Fall würde ich lieber andere Pakete verwenden, die möglicherweise komplexer sind, aber die Aufgabe erledigen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
