Avis et détails du produit de TFLearn

Je travaille sur une application qui traite l'interaction avec les clients à l'aide d'une boîte de dialogue. TFLearn m'aide à créer les requêtes et les réponses pour le client. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le seul problème que j'ai eu était d'apprendre ce nouveau cadre, car c'était ma première expérience avec ce type de technologie. Cela m'a pris un certain temps pour comprendre car il n'y a pas beaucoup de contenu disponible sur Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Nous pouvons utiliser Tensorflow pour construire des réseaux neuronaux facilement. Pourtant, TFlearn a rendu cette tâche encore plus facile avec ses fonctions intégrées et cela me laisse faire moins de codage. Alors que Tensorflow nécessite environ 12 lignes de code pour construire des réseaux neuronaux entièrement connectés, TFLearn construit le même réseau neuronal avec seulement cinq lignes de code. De plus, TFLearn fournit une visualisation très utile et descriptive sur le réseau neuronal profond construit. Il prend en charge non seulement les réseaux neuronaux profonds mais aussi d'autres architectures de réseaux neuronaux telles que CNN, LSTM, etc. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'un des inconvénients de TFLearn est qu'il est possible d'avoir des problèmes dans l'exécution de vos algorithmes après la mise à jour de l'API en raison de la dépréciation de certaines fonctions. Cependant, cela peut ne pas être le cas parfois. Cependant, il est préférable que les développeurs de TFLearn puissent également s'occuper de ce problème. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La meilleure chose liée à TFLearn est qu'il possède des fonctions intégrées pour toutes les fonctions et équations d'apprentissage automatique en une seule ligne de code la plupart du temps. Par conséquent, je pense que c'est le meilleur outil de prototypage rapide qui peut être utilisé pour développer rapidement des modèles d'apprentissage profond. L'autre chose que j'aime est que TFlearn dispose de nombreux tutoriels et d'un support de secours. Les opérations matricielles sont gérées par Tensorflow développé par Google. TFLearn fonctionne au-dessus de Tensorflow. L'autre avantage est qu'il prend en charge le fonctionnement normal du CPU ainsi que le fonctionnement du GPU. Il fonctionne très rapidement sur un GPU à cœurs CUDA. Facile de tester des modèles sur différents appareils. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

C'est une bibliothèque plus grande. Des mises à jour sont effectuées très fréquemment sur la bibliothèque. Une fois, j'ai eu un problème avec la version de la bibliothèque. Après avoir installé la version précédente de TFLearn, le problème a été résolu. À part ce problème, aucun autre problème n'est survenu selon mon expérience. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je travaille dans le domaine de l'informatique juridique et ce cadre nous a aidés à créer un bon réseau de vastes données disponibles grâce à l'apprentissage profond. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

C'était difficile à expliquer aux entreprises et aux autres actionnaires de l'équipe. Ce n'est pas un très grand désavantage car ils ne sont pas très au courant des technologies, mais ce serait formidable d'avoir quelques documents pour les personnes connaissant la technologie. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Visualisation de graphes, facile à apprendre et à utiliser, développement de réseaux neuronaux très rapide et super efficace, vous pouvez réduire votre code d'au moins la moitié. Il prend en charge CNN et LSTM ainsi que plusieurs DNN. Il peut surpasser l'API de sklearn. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pauvre communauté, si vous cherchez une question, il n'est pas facile de trouver la réponse dans les forums. Avis collecté par et hébergé sur 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. Avis collecté par et hébergé sur 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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'ai eu une excellente expérience avec la plateforme TFLearn. La meilleure partie est l'attention minutieuse portée à la conception et aux détails du contenu professionnel. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pas grand-chose à écrire à ce sujet. Je suis heureux de ne pas avoir de problèmes avec la plateforme. Avis collecté par et hébergé sur 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. Avis collecté par et hébergé sur 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 Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Fast prototype, it’s easy to prototype the idea fast Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

No so friendly as Keras,

Looking for a feature what keras offers

I was looking for LSTM3D but didn’t find in TFlearn in keas I found a thread where it’s official coding I don’t started

Make library rich Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

The best thing about TFLearn is it's seamless experience with graph visualizations showing all the details about weights, gradients and activations. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

It's been seamless so far and there is nothing I dislike. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.