melhor biblioteca de invólucros para aprendizado profundo ou apenas ignorar o tensorflow

Essa biblioteca tornou a implementação do algoritmo do aprendizado profundo muito fácil e rápida. Ele vem com muitas funcionalidades embutidas, como um codificador quente e muitas outras coisas de processamento de dados. Além disso, escrever a implementação de rede neural com esta biblioteca é apenas algumas linhas de código e muito compreensível.

Não há muitos aspectos negativos dessa biblioteca, mas ela o restringe a um nível de abstração. Se você precisar escrever cada bit do seu algoritmo e personalizá-lo, é melhor usar o tensorflow diretamente. Fora isso, é incrível

Eu usei este pacote para diferentes projetos de aprendizado profundo até agora. É muito fácil aprender com uma grande variedade de comandos úteis.

Posso mencionar que nada está errado com este pacote.

Isso facilitou muito a implementação do aprendizado de máquina e do aprendizado profundo em comparação ao tensorflow. A implementação de modelos de aprendizado profundo usando o tensorflow é muito difícil, é preciso cuidar de todas as variáveis, mas se você estiver usando o keras, é muito fácil fazer isso. Com apenas algumas linhas de código, você pode desenvolver um modelo de aprendizado profundo. O Keras também oferece muitas funcionalidades para o processamento de dados, como a conversão para uma codificação quente e muitas outras.

Como ele fornece muitas maneiras fáceis de implementar o algoritmo, mas restringe o uso apenas dessas funcionalidades. Se você deseja criar um bom algoritmo com muita otimização, não pode fazer tudo com o keras.

O Keras é uma biblioteca de wrapper Python em torno do framework de aprendizado de máquina do Google, o Tensorflow, e é tão bom que o Tensorflow agora tem uma implementação do Keras. A sintaxe de Keras é muito direta e fácil de entender, o que simplifica o processo de construção de redes neurais e torna o código de outras pessoas muito interpretável. As NNs geralmente são complexas e exigem muitos ajustes, e a maneira como o Keras é projetado facilita a modificação de seus modelos. Outro benefício óbvio é que, como está no Python, você pode usar outras bibliotecas como o Pandas e o Scikit Learn simultaneamente com o Keras. Ele também suporta GPUs, que é uma grande vantagem ao lidar com grandes conjuntos de dados.

Nada! Talvez tenha mais exemplos em sua documentação que não envolva o conjunto de dados MNIST.

tornaram muito fácil a implementação de redes neurais para escrever

Ao escrever a rede neural com tensorflow, precisamos cuidar de tudo, como tamanho da camada de entrada, tamanho da camada de saída, tamanho do vetor de polarização. Temos que projetar toda a camada em si.

É a melhor biblioteca de wrapper sobre o fluxo tensor, mas restringe o uso do algoritmo implementado. Embora, você possa configurar a funcionalidade embutida, mas seria melhor fazer isso apenas com o fluxo tensor.

Eu o usei para construir o modelo de rede neural convolucional para o meu projeto de pesquisa.

Podemos construir nossa própria arquitetura de rede neural usando keras sem codificações complexas. A biblioteca facilita a execução.

Uma vez que não possui algumas funcionalidades úteis e é atualizado continuamente. E algumas vezes há problemas de versão quando usamos o tensorflow.

O Keras é totalmente compatível com o Core ML - isso permite à nossa equipe de desenvolvimento criar aplicativos móveis complexos nos dispositivos iOS mais recentes.

Python é fácil de usar e extensível. A modularidade dessas bibliotecas é o futuro da construção de modelos complexos de aprendizado de máquina. Keras é uma das melhores estruturas existentes no momento. Ele nos permite treinar redes neurais profundas a uma taxa razoável. Keras é compatível com o Core ML da Apple, que é muito útil para o desenvolvimento de aplicativos moblie.

Keras é um pouco limitado no que pode lidar. Felizmente, existem outras estruturas surgindo todos os dias para complementar as deficiências.

Eu usei essa biblioteca algumas vezes durante o semestre para resolver meus trabalhos e projetos em casa. comparado com o fluxo tensorial, foi mais fácil para mim usar

Ainda não era fácil de usar e bem documentado com exemplos

Ele forneceu uma maneira fácil de implementar o algoritmo de aprendizado de máquina

O Keras suporta o TensorFlow como back-end, para que você possa fazer quase tudo com o Keras também. Junto com isso, tornou fácil escrever e implementar o algoritmo de aprendizado profundo. Além disso, ele vem com muitas ferramentas de processamento de dados.

Apenas negativo é que ele restringe você à sua própria maneira de escrever e implementar algoritmos. você pode fazer muita customização sobre isso, para isso você deve usar o Tensorflow diretamente.

Melhor biblioteca de wrapper para Theano e Tensorflow

Eu acho que o keras é a melhor biblioteca de invólucros para o fluxo tensorial. Escrever a rede neural e outro algoritmo de aprendizado profundo no fluxo tensor é um pouco difícil. Mas com o uso de escrever tudo isso é muito fácil. Como você pode adicionar a camada de convolução em apenas uma linha. Você não precisa se preocupar com a dimensão da matriz de peso do vetor de viés, Keras cuida disso na maioria das vezes.

Eu acho que não tem nenhuma desvantagem. Mas se pensa que, se você quiser escrever sua própria implementação, precisará voltar ao fluxo tensor.

Keras simplifica muito o design e a manipulação da arquitetura de uma rede neural, tornando muito mais acessível o uso de redes neurais a um público mais amplo. Extremamente poderoso.

Definitivamente, essa é uma estrutura amigável para uso em cima de uma biblioteca de Machine Learning, a escolha óbvia para mim seria usá-la juntamente com o Tensorflow.

Pode parecer um pouco difícil no começo, mas se você conhece a teoria por trás da Neural Networks, não terá nenhum problema em usá-la em seus projetos.

Eu o usei para fazer meu projeto de pesquisa do último ano

Isso ajudou a criar meu próprio modelo de rede neural facilmente, sem problemas com os códigos de tensor.

Alguns recursos comumente usados ​​não estão disponíveis

Projetos de aprendizado de máquina resolvidos usando Keras. Tornou realmente fácil começar e aprender sobre o que preciso fazer

Ele pode ficar no topo do Tensorflow, para que você não precise lidar com coisas irritantes de baixo nível para implementar algoritmos e redes de aprendizado de máquina amplamente utilizados. Torna realmente fácil e rápido iniciar projetos de aprendizado de máquina.

É muito focado no front-end, portanto a personalização é um grande problema, porque a maioria das coisas é implementada de acordo com o que é popular, por exemplo, arquiteturas de rede específicas.

A API e a documentação são realmente fáceis de entender. É ótimo usar para alguém sem uma vasta experiência em programação.

Se eles pudessem adicionar criações gráficas dinâmicas como no pytorch, seria ótimo!

Eu recomendaria isso definitivamente como o passo mais rápido para começar a testar seu modelo.

O Keras é a única plataforma que roda sobre os back-end mais populares, como TensorFlow, pyTorch e Microsoft Cogntitive Toolkit. Isso oferece grande flexibilidade aos pesquisadores para tentar sua arquitetura de rede com alterações mínimas nas várias bibliotecas mencionadas. A modularidade do seqüenciamento é o que faz você construir uma rede sofisticada com melhor legibilidade do código.

Se você encontrar um erro, é difícil ser depurado.

Eu usei Keras para projetar e treinar um modelo de rede neural convolucional.

Keras é uma biblioteca de redes neurais muito boa, com API muito mais fácil quando comparada a outras bibliotecas de redes neurais disponíveis, o que facilita para quem está no início do aprendizado de máquina e das redes neurais. O Keras também se integra ao TensorFlow, que ajuda o usuário a trabalhar com os fluxos de dados.

A documentação do Keras não é amigável, o que faz com que os usuários encontrem explicações e exemplos alternativos.

Obtive cálculos em tempo real de expressões faciais para concluir um projeto. Torna o desenvolvimento mais robusto e rápido.

Eu estava usando em Python, com modelos treinados, em algumas linhas de código obtive dados com uma webcamera, o mesmo código trabalhava com CPU e GPU sem fazer alterações.

Quando uso muitos modelos de fluxo tensorial vinculado a keras, ele fica um pouco lento e faz uso da GPU para obter 10fps com uma GTX 1050 Ti

Usamos o Keras para projetos de aprendizado profundo, para facilitar a aprendizagem de novos alunos.

Fornece grande variedade de ferramentas de rede neural. Útil para projetos de IA, visão computacional, processamento de sinais etc. em muitos setores.

Às vezes, a implementação do Keras incluída no TensorFlow precisa ser substituída pelo Keras real.

Eu achei o Keras muito simples e intuitivo para começar e é um ótimo lugar para começar a aprender sobre o aprendizado profundo.

- Código aberto e totalmente gratuito

- Como se baseia em outras estruturas de aprendizado profundo, como o Tensorflow, algumas funcionalidades podem não ter a API Keras que está presente na estrutura subjacente

Usando Keras para minha pesquisa. Levei muito tempo para me sentir confortável, mas agora parece suave. Eu amo trabalhar com Python.

É gratuito e de código aberto. Funciona em Python. Muitos tutoriais e vídeos gratuitos online para aprender!

Tem uma curva de aprendizado muito longa. É preciso muito tempo para fazer algo grande sem ajuda.

O Keras permite que você construa modelos de aprendizado profundo de maneira fácil e rápida usando o back-end TensorFlow, bom para iniciantes em aprendizado de máquina; Keras também fornece vários modelos pré-treinados e pode implementar o aprendizado por transferência facilmente.

Se você precisar criar um modelo de aprendizado profundo mais personalizado, deve codificar diretamente no TensorFlow.

Uma estrutura de alto nível criada no Tensorflow torna divertida a escrita de códigos de aprendizado profundo

Carrega automaticamente todo o conjunto de dados para ram, o que significa que você precisa ter capacidade computacional suficiente

Eu desenvolvi muitos aplicativos de aprendizado profundo usando keras.

Muitas funções prontas disponíveis são escritas pela comunidade para keras para o desenvolvimento de aplicativos de aprendizado profundo. É fácil de usar e amigável.

O suporte de back-end está disponível apenas com theano ou tensorflow.

É muito funcional para o projeto de aprendizado profundo, é pitônico

O Keras é uma estrutura de front-end que possui fluxo tensor como back-end

Ao criar um classificador de imagens com Keras para um hackathon, fui capaz de começar de um nível iniciante e terminar vencendo a competição devido à facilidade de uso

O gráfico computacional é dinâmico, o que facilita muito o trabalho.

Como é construído em uma API de nível superior (TensorFlow), reduz a velocidade durante o tempo de execução.

O Keras é uma biblioteca de invólucros robusta para o TensorFlow e o desenvolvimento de modelos de DL com o Keras é fácil com apenas algumas linhas de código.

Eu usei o Keras para treinar CNNs e RNNs em Python. No geral, o desenvolvimento de modelos de DL com Keras é muito mais simples do que com o TensorFlow e requer menos linhas de código. Ele suporta TensorFlow, pois é uma biblioteca de invólucros para TensorFlow e Theano

A vinculação dos modelos TensorFlow DL com Keras pode ficar complicada às vezes e é melhor usar o TensorFlow diretamente

Gosto da facilidade de uso dessa ferramenta e de como ela pode ser executada em conjunto com vários outros produtos, como MCT, Theano etc.

Para dizer a verdade, não há nada que eu não goste - acho que é a ferramenta líder para o aprendizado profundo em Python!

É muito, muito fácil criar os algoritmos DL mais tradicionais e treiná-los, mesmo com algumas modificações.

O desenvolvimento de novos algoritmos pode ser um pouco mais complicado do que com algumas das alternativas, pois o Keras permanece em um nível bastante alto de abstração.

Muitos tipos de camadas embutidos, maneira fácil de conectá-los. Nossa equipe está usando-o com Theano e TensorFlow

Às vezes, você precisa fazer algo mais complexo e o Keras não consegue lidar com isso. É o segundo em que você precisa mudar para Lasanha.

Keras é uma das únicas soluções reais para o aprendizado profundo e parece ótimo fazê-lo. Essa é uma solução extensível e muito eficaz para criar modelos complexos de aprendizado de máquina.

Keras é a melhor biblioteca para modelos de aprendizado de máquina de aprendizado profundo. É modular, minimalista e extensível. O Python é realmente o futuro dos modelos de aprendizado de máquina. É rápido e muito avançado em sua capacidade.

A curva de aprendizado é intensa; isso é esperado com as tecnologias emergentes, de modo que essa é a menor das nossas preocupações.