Puntuación de los precios

Perfil de precios de TensorFlow

TensorFlow es una biblioteca de software de código abierto para el cálculo numérico mediante gráficos de flujo de datos.

Ubicación de la sede central

Centro Urbano Norte, TN

Categoría:

Puntos clave

Ecosistema integral

TensorFlow proporciona un ecosistema completo para desarrollar modelos de aprendizaje automático, desde el preprocesamiento de datos y el entrenamiento de modelos hasta su despliegue y monitorización. Incluye herramientas para la construcción de modelos (como Keras, la API de alto nivel), el despliegue (como TensorFlow Serving) y mucho más.

Aprendizaje profundo y redes neuronales

TensorFlow destaca en la construcción de modelos de aprendizaje profundo, incluidas redes neuronales convolucionales (CNN) para el procesamiento de imágenes, redes neuronales recurrentes (RNN) para datos secuenciales y transformadores para tareas de PLN. Es compatible tanto con las redes tradicionales de avance como con arquitecturas más avanzadas, como las Redes Generativas Adversariales (GAN).

Soporte multiplataforma

TensorFlow admite múltiples plataformas, incluidos ordenadores de sobremesa, la nube y dispositivos móviles. Puedes ejecutar modelos en CPUs, GPUs, TPUs (Unidades de Procesamiento Tensorial), e incluso en dispositivos móviles y edge a través de TensorFlow Lite. Esto hace que TensorFlow sea altamente escalable y adaptable a diferentes entornos de hardware.

Resumen del producto

TensorFlow es un marco de aprendizaje automático de código abierto desarrollado por Google para construir y desplegar modelos de aprendizaje automático (AM) y aprendizaje profundo (AD).

TensorFlow es ampliamente utilizado por investigadores, desarrolladores y organizaciones para tareas como el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el reconocimiento de imágenes, la previsión de series temporales, etc.

TensorFlow es conocido por su escalabilidad, flexibilidad y compatibilidad con una amplia gama de modelos de ML, desde la simple regresión lineal hasta las complejas redes neuronales profundas.

INSIGHTS

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Curva de aprendizaje para principiantes

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Modelos de precios disponibles

¿Cuánto cuesta TensorFlow?

TensorFlow no hace públicos sus precios en su sitio web, ya que los costes pueden variar en función de factores como el tamaño de la empresa, los productos seleccionados y los requisitos específicos. Para obtener la información de precios más precisa y personalizada, lo mejor es ponerse en contacto con TensorFlow directamente a través de su sitio web o hablar con un representante de ventas.

Qué opinan los usuarios sobre los precios de TensorFlow

Siddharth N.

Me encanta lo flexible que es TensorFlow. Tanto si estoy trabajando en un proyecto pequeño como en algo más avanzado, TensorFlow me proporciona las herramientas que necesito para construir y ajustar mis modelos. Los modelos preentrenados y la compatibilidad integrada con la implementación móvil y en la nube también me ahorran mucho tiempo, ya que me permiten ponerme en marcha rápidamente.

Gaurav .

La forma en que maneja los datos y el apoyo de la comunidad que tiene es un regalo de Dios. Desarrollar y mantener el código base es realmente fácil con tensorflow. Y con la v2 es simplemente increíble.

Usuario verificado en Software informático

Tensorflow necesita añadir algo de desarrollo en el contexto de la memoria. Para desplegar cualquier modelo se necesitan unos 400 mb de memoria sólo para la lib de tensorflow. Esta es la única parte que me frena a veces.

Usuario verificado en Gestión Educativa

Es fácil integrar modelos preentrenados para construir los proyectos de inicio y tensorflow.js me ayudó a integrarlo directamente en el navegador.

Yash R.

Algunas cosas que no me gustan de TensorFlow son que consume muchos recursos; TensorFlow consume muchos recursos. Requiere una gran potencia de cálculo y una GPU potente. lo segundo es la curva de aprendizaje TensorFlow puede tener una curva de aprendizaje pronunciada para los principiantes debido a su complejidad.

Siddharth N.

Usuario verificado en Gestión Educativa

Es fácil integrar modelos preentrenados para construir los proyectos de inicio y tensorflow.js me ayudó a integrarlo directamente en el navegador.

Gaurav .

Yash R.

Usuario verificado en Software informático

Valoración del precio de TensorFlow

Flexibilidad: 4,8/5

TensorFlow es un marco flexible que puede utilizarse tanto con fines de investigación como de producción. Proporciona un control de bajo nivel sobre la construcción de modelos, permitiendo a los usuarios definir y manipular tensores y grafos manualmente, al tiempo que ofrece abstracciones de alto nivel para facilitar la construcción de modelos (a través de Keras).

Compatibilidad multiplataforma: 4,7/5

TensorFlow funciona sin problemas en todas las plataformas, incluidos los ordenadores de sobremesa, la nube, los dispositivos móviles y los dispositivos periféricos. Esto lo hace muy adaptable a diversos entornos de despliegue.

Escalabilidad: 4,9/5

TensorFlow está diseñado para ofrecer rendimiento y puede escalarse para trabajar con conjuntos de datos muy grandes y modelos complejos. Su compatibilidad con el entrenamiento distribuido y multi-GPU permite a los usuarios entrenar grandes modelos de forma rápida y eficaz.

Preguntas frecuentes sobre los precios de TensorFlow

¿Quién puede utilizar TensorFlow?

TensorFlow es utilizado por desarrolladores, científicos de datos, investigadores y empresas para diversas tareas, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la previsión de series temporales, etc.

¿Qué lenguajes de programación admite TensorFlow?

TensorFlow utiliza principalmente Python, pero también es compatible con C++, JavaScript (a través de TensorFlow.js) y Java para determinados casos de uso. TensorFlow Lite es compatible con C++ para aplicaciones móviles e integradas.

¿Puedo utilizar TensorFlow para el aprendizaje profundo?

Sí, TensorFlow se utiliza ampliamente para tareas de aprendizaje profundo, incluida la construcción de redes neuronales convolucionales (CNN) para el procesamiento de imágenes, redes neuronales recurrentes (RNN) para datos secuenciales y modelos transformadores para PNL.

¿Es TensorFlow adecuado tanto para la investigación como para la producción?

Sí, TensorFlow está diseñado para ser flexible tanto para entornos de investigación (experimentación) como de producción (despliegue). Proporciona un control de bajo nivel para los investigadores y API de alto nivel (como Keras) para una creación de prototipos y un despliegue más rápidos.