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Comparar Keras e TFLearn 
Visão Geral
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (38.1% das avaliações)
Pequeno negócio (55.0% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Preço não disponível
Keras
Classificação por Estrelas
(64)4.6 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (38.1% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre KerasTFLearn
Classificação por Estrelas
(20)4.0 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (55.0% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre TFLearnResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o Keras se destaca por sua interface amigável, tornando mais fácil para iniciantes começarem com projetos de aprendizado profundo em comparação com o TFLearn, que alguns usuários acham menos intuitivo.
- Os revisores mencionam que o Keras possui documentação e suporte da comunidade superiores, o que é crucial para solução de problemas e aprendizado, enquanto a documentação do TFLearn é considerada menos abrangente.
- Usuários do G2 destacam os recursos avançados do Keras, como ajuste automático de modelos e processamento em tempo real, como capacidades de destaque, enquanto o TFLearn carece de algumas dessas funcionalidades avançadas, limitando seu apelo para projetos mais complexos.
- Usuários no G2 relatam que o Keras oferece melhores opções de escalabilidade, permitindo um treinamento de modelos mais extensivo sem quedas significativas de desempenho, enquanto o TFLearn pode ter dificuldades com conjuntos de dados maiores.
- Os revisores dizem que as capacidades de aprendizado profundo do Keras são mais robustas, particularmente no treinamento e teste de redes neurais, o que é essencial para usuários que buscam implementar soluções de IA de ponta, enquanto o TFLearn é visto como mais básico nesse aspecto.
- Os usuários mencionam que as ferramentas de avaliação de modelos do Keras são mais sofisticadas, proporcionando melhores insights sobre o desempenho do modelo, enquanto os recursos de avaliação do TFLearn são percebidos como limitados e menos informativos.
Keras vs TFLearn
Ao avaliar as duas soluções, os revisores acharam ambas igualmente fáceis de usar. No entanto, TFLearn é mais fácil de configurar e administrar. Os revisores também preferiram fazer negócios com TFLearn em geral.
- Os revisores sentiram que Keras atende melhor às necessidades de seus negócios do que TFLearn.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Keras é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Keras em relação ao TFLearn.
Preços
Preço de Nível Básico
Keras
Preço não disponívelTFLearn
Preço não disponívelTeste Gratuito
Keras
Informação de teste não disponívelTFLearn
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.9
50
8.7
20
Facilidade de Uso
8.9
50
8.9
20
Facilidade de configuração
8.8
24
9.4
11
Facilidade de administração
7.8
20
8.1
7
Qualidade do Suporte
7.8
41
6.9
17
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.2
17
8.5
10
Direção de Produto (% positivo)
9.3
48
7.4
18
Recursos
Rede Neural ArtificialOcultar 22 recursosMostrar 22 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Core Functionality - Artificial Neural Network
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Data Handling - Artificial Neural Network
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Performance - Artificial Neural Network
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Usability - Artificial Neural Network
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Advanced Features - Artificial Neural Network
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Rede Neural Artificial - AI Agente
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
Keras e TFLearn é categorizado como Rede Neural Artificial
Categorias Únicas
Keras não possui categorias únicas
TFLearn não possui categorias únicas
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Keras
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
TFLearn
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Pequena Empresa
(50 ou menos emp.)
Médio Porte
(51-1000 emp.)
Empresa
(> 1000 emp.)
Indústria dos Avaliadores
Programas de computador
20.6%
Tecnologia da informação e serviços
17.5%
Pesquisa
14.3%
Telecomunicações
7.9%
Serviços de informação
4.8%
Outro
34.9%
Tecnologia da informação e serviços
25.0%
Programas de computador
25.0%
Pesquisa
20.0%
Dispositivos Médicos
5.0%
Serviços Jurídicos
5.0%
Outro
20.0%
Avaliações Mais Úteis
Keras
Revisão Favorável Mais Útil
Usuário Verificado em Software de Computador
Keras é muito fácil de usar, fácil de aprender com uma grande comunidade apoiando e o código é legível.
Revisão Crítica Mais Útil
Subit C.
Usuário Verificado em Pesquisa
Há uma configurabilidade mínima e coisas que são essenciais e facilmente realizadas em outros frameworks demoram um pouco. Por exemplo, construir uma camada que não está em um dos modelos predefinidos ou verificar os pesos em cada camada.
TFLearn
Revisão Favorável Mais Útil
Shakha J.
Usuário Verificado em Serviços Jurídicos
Eu trabalho na área de TI jurídica e essa estrutura nos ajudou a criar uma boa rede de vastos dados disponíveis por meio de aprendizado profundo.
Revisão Crítica Mais Útil
Usuário Verificado em Pesquisa
Eu não usei muito para poder dizer como é melhor ou pior do que o TF.
Usuário Verificado em Software de Computador
Keras é muito fácil de usar, fácil de aprender com uma grande comunidade apoiando e o código é legível.
Shakha J.
Usuário Verificado em Serviços Jurídicos
Eu trabalho na área de TI jurídica e essa estrutura nos ajudou a criar uma boa rede de vastos dados disponíveis por meio de aprendizado profundo.
Subit C.
Usuário Verificado em Pesquisa
Há uma configurabilidade mínima e coisas que são essenciais e facilmente realizadas em outros frameworks demoram um pouco. Por exemplo, construir uma camada que não está em um dos modelos predefinidos ou verificar os pesos em cada camada.
Usuário Verificado em Pesquisa
Eu não usei muito para poder dizer como é melhor ou pior do que o TF.
Principais Alternativas
Discussões
Keras não possui discussões com respostas
TFLearn não possui discussões com respostas
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