Reseñas y detalles del producto de Caffe

Las ventajas de usar Caffe son su velocidad, flexibilidad y escalabilidad. Es increíblemente rápido y eficiente, lo que permite diseñar, entrenar y desplegar redes neuronales profundas rápidamente. Proporciona una amplia gama de herramientas y bibliotecas útiles, lo que facilita la creación de modelos complejos y la personalización de los existentes. Finalmente, Caffe es muy escalable, lo que permite escalar fácilmente los modelos a grandes conjuntos de datos o a múltiples máquinas, convirtiéndolo en una opción ideal para el entrenamiento distribuido. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Caffe ha existido durante un tiempo y no es tan eficiente como algunos de los marcos más nuevos, como TensorFlow, PyTorch y MXNet. Caffe también carece de algunas características y flexibilidad en comparación con los marcos más nuevos, y la documentación puede ser limitada y difícil de entender. Además, Caffe no está optimizado para dispositivos móviles, por lo que puede ser difícil desplegar modelos en dispositivos móviles. Finalmente, Caffe puede ser difícil de depurar cuando ocurren errores. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Uno de los mejores software de aprendizaje automático donde puedes usar la mayor parte de tu tiempo para trabajar y para un uso fácil. Los marcos de trabajo osam y los algoritmos osam funcionan tan bien que te sientes cómodo con el software. No es necesario escribir código para la clasificación u otras tareas. La característica de Osam es que se ejecuta en sistemas basados en GPU y no GPU. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No me gusta que no sea fácil de instalar en el software anaconda, un poco difícil de manejar... no hay más desagrado... así que no podemos comentar más que es malo por alguna razón. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

He estado trabajando en aprendizaje automático y Caffe ha sido uno de los programas que más utilizo. Ha facilitado mi tarea de clasificación de imágenes y tiene buenos marcos para usar algoritmos como CNN, RNN y muchos otros. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Estar en el departamento de investigación y hacer más trabajo de aprendizaje profundo en imágenes, requeriría openCL que aún necesita agregar más características. Así que necesito cambiar a otro software para eso. Sería mejor si tiene características de openCL añadidas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

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. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

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. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Funciona tanto en sistemas basados en GPU como en sistemas no basados en GPU. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No es fácil de instalar en el software anaconda. Es difícil de hacer en comparación con otras bibliotecas como numpy. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

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. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Nothing as such to dislike about it. I love it. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Easy to configure, and as it has inbuild features which is a handy thing for a noncoding background people Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

As of now I don't dislike anything as it serves it purpose Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Caffe admite un marco de aprendizaje profundo que es fácil de entender y no necesitamos escribir mucho código y admite estructuras de redes neuronales configuradas, por lo que no necesitamos escribir mucho código. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Algunos problemas que son la falta de buen soporte de secuencia temporal RNN, etc. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Unlike some of its competitors the learning curve for Caffe is relatively small due to its simple user interface. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

It can be difficult to implement some changes, such as introducing new layers or changing the base library. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

I use Caffe2 somethimes when I use pytorch because it merged with pytorch. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

There is a lack of projects using caffe on github.

Custom layers are complicated to do. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.