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Caffe Python

Meilleures alternatives à Caffe Python les mieux notées

Geo Targetly

(83)

4.4 sur 5

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4.6 sur 5

(24)

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Caffe Python Avis & Détails du Produit

Présentation de Caffe Python

Jetware est un outil d'automatisation pour configurer et gérer des applications serveur, telles que des bases de données, des serveurs web, des serveurs d'applications, des applications web populaires telles que Wordpress, Drupal, Redmine et Confluence, ou vos propres applications créées. Jetware comprend un gestionnaire d'environnement d'exécution, une collection d'applications logicielles et un constructeur d'environnement d'exécution (service en ligne et utilitaire en ligne de commande). Les services en ligne et les collections de paquets sont fournis gratuitement.

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Communauté de Caffe Python

Description du produit

Jetware est un outil d'automatisation pour configurer et gérer des applications serveur, telles que des bases de données, des serveurs web, des serveurs d'applications, des applications web populaires telles que Wordpress, Drupal, Redmine et Confluence, ou vos propres applications créées. Jetware comprend un gestionnaire d'environnement d'exécution, une collection d'applications logicielles et un constructeur d'environnement d'exécution (service en ligne et utilitaire en ligne de commande). Les services en ligne et les collections de paquets sont fournis gratuitement.

Média de Caffe Python

Les avis G2 sont authentiques et vérifiés.

BB

Bidyadhar B.

AWS architecture

Petite entreprise (50 employés ou moins)

4/16/2025

"Caffe Python est l'interface Python (ou API) du framework d'apprentissage profond Caffe."

5/5

Qu'aimez-vous le plus à propos de Caffe Python?

Vitesse + Simplicité

Caffe a été conçu pour la performance, et lorsqu'il est combiné avec Python, vous obtenez :

Exécution rapide (surtout pour les CNN)

Prototypage de modèles facile en utilisant des fichiers .prototxt + des scripts Python Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Caffe Python?

Dépassé et moins entretenu

Manque de fonctionnalités modernes (comme les graphes de calcul dynamiques) Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Quels sont les problèmes que Caffe Python résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?

Inférence rapide en apprentissage profond

Caffe est hautement optimisé pour la vitesse, en particulier pour les réseaux de neurones convolutifs (CNN) utilisés dans la classification d'images et la détection d'objets.

Les modèles sont définis dans des fichiers .prototxt, séparés des scripts d'entraînement/test.

Problème : "Je veux que mon architecture et mon code soient modulaires et réutilisables."

Caffe encourage un design propre grâce à cette séparation.

Problème : "J'ai besoin d'utiliser ou d'adapter rapidement un CNN pré-entraîné (par exemple, AlexNet, VGG)."

Vous pouvez le faire en quelques lignes avec Caffe Python. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

EB

Eugenio B.

Operador telefónico

Marché intermédiaire (51-1000 employés)

4/12/2025

"C'est intuitif pour ceux qui utilisent l'interface Python"

4/5

Qu'aimez-vous le plus à propos de Caffe Python?

Caffe est un framework d'apprentissage profond, développé à l'Université de Californie, Berkeley, open source, sous licence BSD. Il est écrit en C++, avec une interface en Python. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Caffe Python?

C'est un langage avec une vitesse d'exécution lente. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

UL

Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques

Petite entreprise (50 employés ou moins)

3/3/2024

"Test de vitesse du modèle"

3.5/5

Qu'aimez-vous le plus à propos de Caffe Python?

La meilleure chose que j'aime à propos de Caffee est la contribution communautaire faite par les développeurs. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Caffe Python?

L'algorithme est encore en développement, donc je ne peux pas en dire beaucoup sur les aversions. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'y a pas assez d'avis sur Caffe Python pour que G2 puisse fournir des informations d'achat. Voici quelques alternatives avec plus d'avis :

Keras est une bibliothèque de réseaux de neurones, écrite en Python et capable de fonctionner sur TensorFlow ou Theano.

H2O est un outil qui permet à quiconque d'appliquer facilement l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive pour résoudre les problèmes commerciaux les plus difficiles d'aujourd'hui, il combine la puissance d'algorithmes très avancés, la liberté de l'open source et la capacité d'un traitement en mémoire véritablement évolutif pour les big data sur un ou plusieurs nœuds.

NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)

NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) apprentissage profond pour la science des données et la recherche pour concevoir rapidement un réseau de neurones profond (DNN) pour les tâches de classification d'images et de détection d'objets en utilisant la visualisation du comportement du réseau en temps réel.

Google Cloud Deep Learning Containers

Conteneurs préconfigurés et optimisés pour les environnements d'apprentissage profond.

Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)

Microsoft Cognitive Toolkit est un ensemble d'outils open-source de qualité commerciale qui permet à l'utilisateur d'exploiter l'intelligence au sein de vastes ensembles de données grâce à l'apprentissage profond en offrant une évolutivité, une vitesse et une précision sans compromis avec une qualité de niveau commercial et une compatibilité avec les langages de programmation et les algorithmes déjà utilisés.

AIToolbox est une boîte à outils de modules d'IA écrits en Swift : Graphes/Arbres, Régression Linéaire, Machines à Vecteurs de Support, Réseaux Neurones, ACP, KMeans, Algorithmes Génétiques, MDP, Mélange de Gaussiennes, Régression Logistique.

TFlearn est une bibliothèque de deep learning modulaire et transparente construite sur Tensorflow qui fournit une API de plus haut niveau à TensorFlow afin de faciliter et d'accélérer les expérimentations, tout en restant entièrement transparente et compatible avec celui-ci.

AWS Deep Learning AMIs

Les AMI de Deep Learning d'AWS sont conçus pour équiper les data scientists, les praticiens de l'apprentissage automatique et les chercheurs avec l'infrastructure et les outils nécessaires pour accélérer le travail en apprentissage profond, dans le cloud, à n'importe quelle échelle.

Neuton, une plateforme AutoML, permet aux utilisateurs expérimentés et à ceux sans aucune expérience en apprentissage automatique de créer des modèles d'IA compacts en quelques clics et sans codage. Neuton est basé sur un cadre de réseau neuronal propriétaire inventé et breveté par notre équipe de scientifiques qui est bien plus efficace que tout autre cadre, algorithme non neuronal sur le marché. Ses modèles résultants sont auto-croissants, beaucoup plus compacts, rapides et nécessitent moins d'échantillons d'entraînement par rapport à ceux d'autres solutions.

Caffe est un cadre d'apprentissage profond conçu avec l'expression, la vitesse et la modularité à l'esprit.

Tarification

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