Preisgestaltung

7.1

TensorFlow Preisprofil

TensorFlow ist eine Open-Source-Softwarebibliothek für numerische Berechnungen mit Datenflussgraphen.

Standort des Hauptquartiers

Centre Urbain Nord, TN

Kategorie:

AI

Wichtigste Erkenntnisse

Umfassendes Ökosystem

TensorFlow bietet ein komplettes Ökosystem für die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen, von der Datenvorverarbeitung und dem Modelltraining bis zum Einsatz und der Überwachung. Es umfasst Werkzeuge für die Modellerstellung (wie Keras, die High-Level-API), den Einsatz (wie TensorFlow Serving) und mehr.

Deep Learning und neuronale Netze

TensorFlow zeichnet sich durch den Aufbau von Deep-Learning-Modellen aus, einschließlich Convolutional Neural Networks (CNNs) für die Bildverarbeitung, Recurrent Neural Networks (RNNs) für Sequenzdaten und Transformers für NLP-Aufgaben. Es unterstützt sowohl traditionelle Feed-Forward-Netzwerke als auch fortschrittlichere Architekturen wie Generative Adversarial Networks (GANs).

Plattformübergreifende Unterstützung

TensorFlow unterstützt mehrere Plattformen, einschließlich Desktops, Cloud und mobile Geräte. Sie können Modelle auf CPUs, GPUs, TPUs (Tensor Processing Units) und sogar auf mobilen und Edge-Geräten über TensorFlow Lite ausführen. Dies macht TensorFlow hochgradig skalierbar und anpassungsfähig für verschiedene Hardware-Umgebungen.

Produktübersicht

Bild

TensorFlow ist ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das von Google entwickelt wurde, um Modelle für maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) zu erstellen und einzusetzen.

TensorFlow wird häufig von Forschern, Entwicklern und Organisationen für Aufgaben wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Bilderkennung, Zeitreihenvorhersage und mehr verwendet.

TensorFlow ist bekannt für seine Skalierbarkeit, Flexibilität und Unterstützung für eine breite Palette von ML-Modellen, von einfacher linearer Regression bis zu komplexen tiefen neuronalen Netzen.

INSIGHTS

Unsere Erkenntnisse über die Preisgestaltung von TensorFlow

01

Quelloffene Software-Bibliothek

02

Lernkurve für Anfänger

03

Preisinformationen sind nicht verfügbar

Verfügbare Preismodelle

Wie viel kostet TensorFlow?

TensorFlow veröffentlicht seine Preise nicht auf seiner Website, da die Kosten von Faktoren wie der Unternehmensgröße, den ausgewählten Produkten und den spezifischen Anforderungen abhängen können. Für die genauesten und individuellsten Preisinformationen ist es am besten, TensorFlow direkt über die Website zu kontaktieren oder mit einem Vertriebsmitarbeiter zu sprechen.

Was Benutzer über TensorFlow Preise sagen

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Siddharth N.

Ich liebe, wie flexibel TensorFlow ist. Egal, ob ich an einem kleinen Projekt oder an etwas Fortgeschrittenem arbeite, TensorFlow gibt mir die Werkzeuge, die ich brauche, um meine Modelle zu erstellen und zu verfeinern. Die vortrainierten Modelle und die eingebaute Unterstützung für die mobile und Cloud-Bereitstellung sind auch eine große Zeitersparnis, die es mir ermöglicht, schnell loszulegen.

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Gaurav .

Die Art und Weise, wie es mit den Daten umgeht, und die Unterstützung durch die Community sind ein Geschenk des Himmels. Die Entwicklung und Wartung der Codebasis ist mit Tensorflow wirklich einfach. Und mit v2 ist es einfach erstaunlich.

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Geprüfter Benutzer in Computer Software

Tensorflow muss im Zusammenhang mit dem Speicher etwas Entwicklung hinzufügen. Um ein beliebiges Modell bereitzustellen, braucht es etwa 400 MB Speicher nur für die Tensorflow-Lib. Dies ist der einzige Teil, der mich manchmal zurückhält.

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Verifizierter Benutzer in Bildungsmanagement

Es ist einfach, vortrainierte Modelle für den Aufbau von Starterprojekten zu integrieren und tensorflow.js hat mir geholfen, es direkt in den Browser zu integrieren.

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Yash R.

Ein paar Dinge, die ich an TensorFlow nicht mag, sind, dass es ressourcenintensiv ist; TensorFlow ist wirklich ressourcenintensiv. Es erfordert eine hohe Rechenleistung und einen leistungsstarken Grafikprozessor. Der zweite Punkt ist die Lernkurve. TensorFlow kann aufgrund seiner Komplexität eine steile Lernkurve für Anfänger haben.

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Siddharth N.

Ich liebe, wie flexibel TensorFlow ist. Egal, ob ich an einem kleinen Projekt oder an etwas Fortgeschrittenem arbeite, TensorFlow gibt mir die Werkzeuge, die ich brauche, um meine Modelle zu erstellen und zu verfeinern. Die vortrainierten Modelle und die eingebaute Unterstützung für die mobile und Cloud-Bereitstellung sind auch eine große Zeitersparnis, die es mir ermöglicht, schnell loszulegen.

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Verifizierter Benutzer in Bildungsmanagement

Es ist einfach, vortrainierte Modelle für den Aufbau von Starterprojekten zu integrieren und tensorflow.js hat mir geholfen, es direkt in den Browser zu integrieren.

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Gaurav .

Die Art und Weise, wie es mit den Daten umgeht, und die Unterstützung durch die Community sind ein Geschenk des Himmels. Die Entwicklung und Wartung der Codebasis ist mit Tensorflow wirklich einfach. Und mit v2 ist es einfach erstaunlich.

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Yash R.

Ein paar Dinge, die ich an TensorFlow nicht mag, sind, dass es ressourcenintensiv ist; TensorFlow ist wirklich ressourcenintensiv. Es erfordert eine hohe Rechenleistung und einen leistungsstarken Grafikprozessor. Der zweite Punkt ist die Lernkurve. TensorFlow kann aufgrund seiner Komplexität eine steile Lernkurve für Anfänger haben.

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Geprüfter Benutzer in Computer Software

Tensorflow muss im Zusammenhang mit dem Speicher etwas Entwicklung hinzufügen. Um ein beliebiges Modell bereitzustellen, braucht es etwa 400 MB Speicher nur für die Tensorflow-Lib. Dies ist der einzige Teil, der mich manchmal zurückhält.

TensorFlow Preisgestaltung Bewertung

Flexibilität: 4.8/5

TensorFlow ist ein flexibles Framework, das sowohl für Forschungs- als auch für Produktionszwecke verwendet werden kann. Es bietet eine Low-Level-Kontrolle über die Modellerstellung, die es den Benutzern ermöglicht, Tensoren und Graphen manuell zu definieren und zu manipulieren, während es auch High-Level-Abstraktionen für eine einfachere Modellerstellung (über Keras) bietet.

Plattformübergreifende Kompatibilität: 4.7/5

TensorFlow arbeitet nahtlos über Plattformen hinweg, einschließlich Desktops, Cloud, mobile und Edge-Geräte. Das macht es sehr anpassungsfähig für verschiedene Einsatzumgebungen.

Skalierbarkeit: 4.9/5

TensorFlow ist auf Leistung ausgelegt und kann mit sehr großen Datensätzen und komplexen Modellen arbeiten. Seine Unterstützung für Multi-GPU und verteiltes Training ermöglicht es Benutzern, große Modelle schnell und effizient zu trainieren.

FAQ zur Preisgestaltung von TensorFlow

Wer kann TensorFlow benutzen?

TensorFlow wird von Entwicklern, Datenwissenschaftlern, Forschern und Unternehmen für eine Vielzahl von Aufgaben verwendet, darunter Bilderkennung, natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Zeitreihenvorhersage und mehr.

Welche Programmiersprachen werden von TensorFlow unterstützt?

TensorFlow verwendet hauptsächlich Python, aber es unterstützt auch C++, JavaScript (über TensorFlow.js) und Java für bestimmte Anwendungsfälle. TensorFlow Lite unterstützt C++ für mobile und eingebettete Anwendungen.

Kann ich TensorFlow für Deep Learning verwenden?

Ja, TensorFlow wird häufig für Deep-Learning-Aufgaben verwendet, einschließlich der Erstellung von Convolutional Neural Networks (CNNs) für die Bildverarbeitung, Recurrent Neural Networks (RNNs) für Sequenzdaten und Transformer-Modelle für NLP.

Ist TensorFlow sowohl für die Forschung als auch für die Produktion geeignet?

Ja, TensorFlow ist so konzipiert, dass es sowohl für Forschung (Experimente) als auch für Produktionsumgebungen (Einsatz) flexibel ist. Es bietet Low-Level-Kontrolle für Forscher und High-Level-APIs (wie Keras) für schnelleres Prototyping und Deployment.