Note de tarification

Profil de prix de TensorFlow

TensorFlow est une bibliothèque logicielle open source pour le calcul numérique à l'aide de graphiques de flux de données.

Emplacement du siège

Centre Urbain Nord, TN

Catégorie :

Principaux enseignements

Un écosystème complet

TensorFlow fournit un écosystème complet pour le développement de modèles d'apprentissage automatique, depuis le prétraitement des données et l'entraînement des modèles jusqu'au déploiement et à la surveillance. Il comprend des outils pour la construction de modèles (comme Keras, l'API de haut niveau), le déploiement (comme TensorFlow Serving), et bien plus encore.

Apprentissage profond et réseaux neuronaux

TensorFlow excelle dans la construction de modèles d'apprentissage profond, notamment les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour le traitement des images, les réseaux neuronaux récurrents (RNN) pour les données séquentielles et les transformateurs pour les tâches de NLP. Il prend en charge à la fois les réseaux feed-forward traditionnels et des architectures plus avancées comme les réseaux adversoriels génératifs (GAN).

Support multiplateforme

TensorFlow prend en charge plusieurs plateformes, notamment les ordinateurs de bureau, le cloud et les appareils mobiles. Vous pouvez exécuter des modèles sur des CPU, des GPU, des TPU (Tensor Processing Units) et même sur des appareils mobiles et périphériques via TensorFlow Lite. Cela rend TensorFlow hautement évolutif et adaptable à différents environnements matériels.

Aperçu du produit

TensorFlow est un cadre d'apprentissage machine open-source développé par Google pour construire et déployer des modèles d'apprentissage machine (ML) et d'apprentissage profond (DL).

TensorFlow est largement utilisé par les chercheurs, les développeurs et les organisations pour des tâches telles que le traitement du langage naturel (NLP), la reconnaissance d'images, la prévision de séries temporelles, et plus encore.

TensorFlow est connu pour son évolutivité, sa flexibilité et sa prise en charge d'un large éventail de modèles ML, de la simple régression linéaire aux réseaux neuronaux profonds complexes.

REGARDS

Notre point de vue sur la tarification de TensorFlow

Bibliothèque de logiciels libres

Courbe d'apprentissage pour les débutants

L'information sur les prix n'est pas disponible

Modèles de tarification disponibles

Combien coûte TensorFlow ?

TensorFlow ne divulgue pas publiquement ses prix sur son site Web, car les coûts peuvent varier en fonction de facteurs tels que la taille de l'entreprise, les produits sélectionnés et les exigences spécifiques. Pour obtenir les informations les plus précises et les plus personnalisées sur les prix, il est préférable de contacter TensorFlow directement sur son site Web ou de parler à un représentant commercial.

Ce que les utilisateurs disent de TensorFlow pricing

Siddharth N.

J'adore la flexibilité de TensorFlow. Que je travaille sur un petit projet ou sur quelque chose de plus avancé, TensorFlow me donne les outils dont j'ai besoin pour construire et affiner mes modèles. Les modèles pré-entraînés et la prise en charge intégrée des déploiements mobiles et dans le nuage me font également gagner beaucoup de temps et me permettent d'être rapidement opérationnel.

Gaurav .

La façon dont il traite les données et le soutien de la communauté sont une bénédiction. Développer et maintenir la base de code est vraiment facile avec tensorflow. Et avec la v2, c'est tout simplement incroyable.

Verified User in Computer Software

Tensorflow a besoin d'ajouter un peu de développement dans le contexte de la mémoire. Pour déployer un modèle, il faut environ 400 Mo de mémoire pour la seule librairie Tensorflow. C'est la seule partie qui me retient parfois.

Utilisateur vérifié dans le domaine de la gestion de l'éducation

Il est facile d'intégrer des modèles pré-entraînés pour construire les projets de départ et tensorflow.js m'a aidé à l'intégrer directement dans le navigateur.

Yash R.

TensorFlow est très gourmand en ressources. Il nécessite une puissance de calcul élevée et un GPU puissant. Il nécessite une puissance de calcul élevée et un GPU puissant. la deuxième chose est la courbe d'apprentissage ; TensorFlow peut avoir une courbe d'apprentissage abrupte pour les débutants en raison de sa complexité.

Siddharth N.

Utilisateur vérifié dans le domaine de la gestion de l'éducation

Il est facile d'intégrer des modèles pré-entraînés pour construire les projets de départ et tensorflow.js m'a aidé à l'intégrer directement dans le navigateur.

Gaurav .

Yash R.

Verified User in Computer Software

Tarification de TensorFlow

Flexibilité : 4,8/5

TensorFlow est un cadre flexible qui peut être utilisé à la fois à des fins de recherche et de production. Il offre un contrôle de bas niveau sur la construction de modèles, permettant aux utilisateurs de définir et de manipuler manuellement des tenseurs et des graphes, tout en offrant des abstractions de haut niveau pour faciliter la construction de modèles (via Keras).

Compatibilité multiplateforme : 4,7/5

TensorFlow fonctionne de manière transparente sur toutes les plateformes, y compris les ordinateurs de bureau, le cloud, les appareils mobiles et les appareils périphériques. Il est donc très adaptable à divers environnements de déploiement.

Évolutivité : 4,9/5

TensorFlow est conçu pour la performance et peut évoluer pour travailler sur de très grands ensembles de données et des modèles complexes. Sa prise en charge du multi-GPU et de l'entraînement distribué permet aux utilisateurs d'entraîner de grands modèles rapidement et efficacement.

FAQ sur la tarification de TensorFlow

Qui peut utiliser TensorFlow ?

TensorFlow est utilisé par les développeurs, les scientifiques des données, les chercheurs et les entreprises pour une variété de tâches, notamment la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel (NLP), la prévision de séries temporelles, et plus encore.

Quels sont les langages de programmation pris en charge par TensorFlow ?

TensorFlow utilise principalement Python, mais il prend également en charge C++, JavaScript (via TensorFlow.js) et Java pour certains cas d'utilisation. TensorFlow Lite prend en charge C++ pour les applications mobiles et embarquées.

Puis-je utiliser TensorFlow pour l'apprentissage profond ?

Oui. TensorFlow est largement utilisé pour les tâches d'apprentissage profond, notamment la construction de réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour le traitement des images, de réseaux neuronaux récurrents (RNN) pour les données séquentielles et de modèles de transformation pour le NLP.

TensorFlow est-il adapté à la fois à la recherche et à la production ?

Oui, TensorFlow est conçu pour être flexible à la fois pour les environnements de recherche (expérimentation) et de production (déploiement). Il offre un contrôle de bas niveau pour les chercheurs et des API de haut niveau (comme Keras) pour un prototypage et un déploiement plus rapides.