Es gibt so viele Punkte, die mir an TensorFlow gefallen, d.h. es ist schnell und seine Skalierbarkeit auf größeren Datensätzen. Mit Hilfe von TensorFlow kann ich anpassbare Bewertungsfunktionen schreiben.

Tensorflow ist eine ausgezeichnete Bibliothek zur Implementierung von linearen Algebra-Gleichungen und Algorithmen. Es hat auch Keras als integriertes Modul, ein perfektes Modul für Deep Learning und die Implementierung von neuronalen Netzwerkmodellen. Ich nutze es hauptsächlich zur Implementierung und zum Training von Deep-Learning-Modellen. Es bietet eine hohe Anpassungsfähigkeit zur Definition unserer Verlustfunktionen, Aktivierungsfunktionen usw.

Python-basiert und API ist intuitiv. Keras ist großartig und verwendet die Tensorflow-Bibliothek. Ich habe zuvor scikit-learn verwendet und es war viel schwieriger zu verstehen und erforderte viel mehr Code, um die gleichen Dinge zu erledigen. Die benutzerfreundliche Oberfläche ist ehrlich gesagt der beste Teil von Tensorflow/Keras.