Reseñas y detalles del producto de TFLearn

Estoy trabajando en una aplicación que se ocupa de la interacción con el cliente utilizando un chatbox. TFLearn me ayuda a crear las solicitudes y respuestas para el cliente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El único problema que tuve fue aprender este nuevo marco, ya que esta fue mi primera experiencia con este tipo de tecnología. Me llevó algún tiempo entenderlo, ya que no hay mucho contenido disponible sobre Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Podemos usar Tensorflow para construir redes neuronales fácilmente. Sin embargo, TFlearn ha hecho esta tarea aún más fácil con sus funciones integradas y esto me deja hacer menos cantidad de codificación. Mientras que Tensorflow necesita alrededor de 12 líneas de codificación para construir una red neuronal completamente conectada, TFLearn construye la misma red neuronal con solo cinco líneas de codificación. Además, TFLearn proporciona una visualización muy útil y descriptiva sobre la red neuronal profunda construida. No solo admite redes neuronales profundas, sino también otras arquitecturas de redes neuronales como CNN, LSTM, etc. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Uno de los inconvenientes de TFLearn es que es posible tener problemas al ejecutar tus algoritmos después de actualizar la API debido a la depreciación de ciertas funciones. Sin embargo, esto también puede no ser el caso en algún momento. Sin embargo, sería mejor si los desarrolladores de TFLearn pudieran ocuparse de este problema también. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo mejor relacionado con TFLearn es que tiene funciones integradas para todas las funciones y ecuaciones de aprendizaje automático en una sola línea de código la mayor parte del tiempo. Por lo tanto, siento que es la mejor herramienta de prototipado rápido que se puede usar para desarrollar modelos de aprendizaje profundo rápidamente. Lo siguiente mejor que me encanta es que TFlearn tiene muchos tutoriales y soporte de respaldo. Las operaciones de matrices son manejadas por Tensorflow desarrollado por Google. TFLearn se ejecuta sobre Tensorflow. Lo siguiente mejor es que admite la operación normal de CPU y también la operación de GPU. Funciona muy rápido en GPU con núcleos CUDA. Fácil de probar modelos en diferentes dispositivos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es una biblioteca más grande. Las actualizaciones se realizan en la biblioteca con mucha frecuencia. Una vez tuve un problema con la versión de la biblioteca. Después de instalar la versión anterior de TFLearn, el problema se resolvió. Aparte de ese problema, no ocurrieron otros problemas según mi experiencia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Trabajo en el campo de TI legal y este marco nos ha ayudado a crear una buena red de vastos datos disponibles a través del aprendizaje profundo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Fue difícil explicar esto a los negocios y otros accionistas del equipo. No es una gran desventaja ya que no están muy familiarizados con las tecnologías, pero sería genial tener algunos documentos para las personas que conocen la tecnología. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Visualización de gráficos, fácil de aprender y usar, desarrollando redes neuronales muy rápido y súper eficiente, puedes reducir tu código al menos a la mitad. Soporta CNN y LSTM, así como también soporta múltiples DNN. Puede superar la API de sklearn. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Comunidad pobre, si buscas una pregunta, no es fácil encontrar la respuesta en los foros. Recomiendo crear un tutorial en video para esta API y ponerlo en algún lugar como Udemy, para que la gente pueda familiarizarse fácilmente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

TFlearn is fully transparent when compared to TensorFlow. All functions are built over tensors and can be used independently of TFLearn.It also supports most of deep learning models. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

I dislike the requirement to update TensorFlow to avoid incompatibility issues and the fact that not all deep learning models are supported by TFLearn. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Tuve una gran experiencia con la plataforma TFLearn. La mejor parte es la atención cuidadosa al diseño y los detalles del contenido profesional. Definitivamente lo usaría de nuevo y lo recomendaría mucho a mis compañeros de trabajo y amigos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay mucho que escribir sobre esto. Estoy contento de no tener ningún problema con la plataforma. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

TFLearn is a very useful tool to have in your ML toolkit if you are dealing with neural networks more often. it is quite easy to understand and use . provides all solutions. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

don't fell it has any issue till now. all functions are working quite well. interface are quite good. i just advice to make it's GUI more user friendly Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

The best thing about TFLearn is it's seamless experience with graph visualizations showing all the details about weights, gradients and activations. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

It's been seamless so far and there is nothing I dislike. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.