Keras und Knet vergleichen 
- Benutzer berichten, dass Keras eine benutzerfreundlichere Oberfläche hat, was es Anfängern erleichtert, mit Deep-Learning-Projekten zu beginnen, im Vergleich zu Knet, das einige Benutzer als weniger intuitiv empfinden.
- Rezensenten erwähnen, dass Knet in der Modelloptimierung hervorragend ist, mit Funktionen, die eine Feinabstimmung der Hyperparameter ermöglichen, während Keras-Benutzer festgestellt haben, dass seine automatisierten Modellabstimmungsfähigkeiten nicht so robust sind.
- G2-Benutzer heben die starke Dokumentation und Unterstützung von Keras hervor, die besonders für kleine Unternehmen von Vorteil ist, während Knet-Benutzer geäußert haben, dass sie manchmal mit der Qualität der verfügbaren Unterstützung zu kämpfen haben.
- Benutzer auf G2 geben an, dass Keras bessere Skalierbarkeitsoptionen bietet, was es zu einer bevorzugten Wahl für kleine Unternehmen macht, die wachsen möchten, während Knet von Unternehmen für seine Leistung bei der Verarbeitung großer Datensätze bevorzugt wird.
- Rezensenten sagen, dass Keras überlegene Visualisierungswerkzeuge bietet, die helfen, die Modellleistung zu verstehen, während die Visualisierungsfunktionen von Knet als grundlegend und weniger effektiv angesehen werden.
- Benutzer berichten, dass Knet einen starken Fokus auf fortgeschrittene Funktionen wie Transferlernen hat, was in Unternehmensumgebungen sehr geschätzt wird, während Keras oft als zugänglicher für allgemeine Deep-Learning-Aufgaben angesehen wird.
Keras vs Knet
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Knet den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Keras.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Knet.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Keras gegenüber Knet.
Keras ist sehr einfach zu verwenden, leicht zu erlernen, mit einer großartigen Gemeinschaft, die es unterstützt, und der Code ist gut lesbar.
Es gibt minimale Konfigurierbarkeit, und Dinge, die in anderen Frameworks wesentlich und leicht zu erreichen sind, dauern eine Weile. Zum Beispiel das Erstellen einer Schicht, die nicht in einer der vordefinierten Vorlagen enthalten ist, oder das Überprüfen...
Das Verfolgen des Kurses ist einfach und bietet großartige Lernmöglichkeiten aus einer Vielzahl von Kursen. Außerdem gibt es verschiedene Möglichkeiten, durch die wir über alles lernen können.
ABER es bedeutet auch, dass ein schlecht ausgebildeter Designer leicht ein Desaster von einem Kurs erstellen kann. Ich habe gesehen, wie Menschen Stunden mit einem Trainingskurs verschwendet haben, weil der Designer eine seltsame Pop-up-Einstellung gewählt...
Keras ist sehr einfach zu verwenden, leicht zu erlernen, mit einer großartigen Gemeinschaft, die es unterstützt, und der Code ist gut lesbar.
Das Verfolgen des Kurses ist einfach und bietet großartige Lernmöglichkeiten aus einer Vielzahl von Kursen. Außerdem gibt es verschiedene Möglichkeiten, durch die wir über alles lernen können.
Es gibt minimale Konfigurierbarkeit, und Dinge, die in anderen Frameworks wesentlich und leicht zu erreichen sind, dauern eine Weile. Zum Beispiel das Erstellen einer Schicht, die nicht in einer der vordefinierten Vorlagen enthalten ist, oder das Überprüfen...
ABER es bedeutet auch, dass ein schlecht ausgebildeter Designer leicht ein Desaster von einem Kurs erstellen kann. Ich habe gesehen, wie Menschen Stunden mit einem Trainingskurs verschwendet haben, weil der Designer eine seltsame Pop-up-Einstellung gewählt...
