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Was ist Keras?

Open-Source-Bibliothek für neuronale Netzwerke, geschrieben in Python, die sowohl wiederkehrende Netzwerke als auch konvolutionelle Netzwerke unterstützt.

Wer verwendet Keras?

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Keras Software - 1

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Keras

Keras

4,6 (40)
Keine Preise gefunden
Kostenlose Version
Kostenlose Testversion
5
Keine Integrationen gefunden
4,5 (40)
4,5 (40)
4,2 (40)
VS.
Startpreis
Preisoptionen
Funktionen
Integrationen
Benutzerfreundlichkeit
Preis-Leistungs-Verhältnis
Kundenservice
Keine Preise gefunden
Kostenlose Version
Kostenlose Testversion
6
Keine Integrationen gefunden
3,9 (103)
4,7 (103)
4,1 (103)
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Weitere gute Alternativen zu Keras

TensorFlow
Am besten bewertete Funktionen
API
Modell-Training
Prädiktives Modellieren
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Am besten bewertete Funktionen
Datenvisualisierung
Grafische Präsentation von Daten
Mathematische Modellierung
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Am besten bewertete Funktionen
Berichterstattung / Analyse
Datenvisualisierung
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h2o
Am besten bewertete Funktionen
Für dieses Produkt wurden noch keine Funktionen durch Nutzer bewertet.
Valohai
Am besten bewertete Funktionen
Für dieses Produkt wurden noch keine Funktionen durch Nutzer bewertet.
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Am besten bewertete Funktionen
Modell-Training
Prädiktives Modellieren
Verarbeitung natürlicher Sprache
Appen
Am besten bewertete Funktionen
Datenerfassung und Übertragung
Datenqualitätskontrolle
Mehrsprachig
Prime AI
Am besten bewertete Funktionen
API
Berichterstattung und Statistik
CRM
Neural Designer
Am besten bewertete Funktionen
Berichterstattung / Analyse
Berichterstattung und Statistik
Prädiktive Analytik

Bewertungen über Keras

Durchschnittliche Bewertung

Gesamt
4,6
Benutzerfreundlichkeit
4,5
Kundenservice
4,2
Funktionen
4,3
Preis-Leistungs-Verhältnis
4,5

Nutzerbewertungen nach Unternehmensgröße (Angestellte)

  • <50
  • 51-200
  • 201-1.000
  • >1.001

Bewertungen nach Punktzahl finden

5
65%
4
33%
3
3%
Waleed
Waleed
Assistant Lecturer in Mechatronics Department in Ägypten
Verifizierter Nutzer auf LinkedIn
Bildungsmanagement, 5.001–10.000 Mitarbeiter
Verwendete die Software für: 1-5 Monate
Herkunft der Bewertung

What you need definitely to start your deep learning experiments

5,0 vor 5 Jahren

Kommentare: I would defintely recommend it as the quickest step to start testing your model.

Vorteile:

Keras is the only platform that runs on top of most popular backends like TensorFlow, pyTorch and Microsoft Cogntitive Toolkit. This gives great flexibility to researchers to try their network architecture with minimal changes across multiple libraries mentioned. The sequencing modularity is what makes you build sophisticated network with improved code readability .

Nachteile:

If you encounter an error, it is hard to be debugged.

Youssef
data scientist in Kanada
Computer-Software, 51–200 Mitarbeiter
Verwendete die Software für: Mehr als 2 Jahre
Herkunft der Bewertung

Keras for deep learning

5,0 vor 2 Jahren

Kommentare: I did many deep learning projects using keras it is really helpful

Vorteile:

easy to use, large communities and support

Nachteile:

keras has many predefined methods and functions but it is difficult to integrate a custom class.

Verifizierter Rezensent
Verifizierter Nutzer auf LinkedIn
Hochschulbildung, Selbstständig
Verwendete die Software für: 1-5 Monate
Herkunft der Bewertung

Keras for school project

3,0 vor 5 Jahren

Vorteile:

I did use this library couple of times during the semester to solve my deep learning course home works and project. compared to tensor flow it was easier for me to use

Nachteile:

It was not still easy to use and well documented with examples

Boluwatife
Boluwatife
Data Scientist | Analyst intern in Nigeria
Verifizierter Nutzer auf LinkedIn
Bankwesen, 11–50 Mitarbeiter
Verwendete die Software für: 6-12 Monate
Herkunft der Bewertung

Great Deeplearning framework

4,0 vor 5 Jahren

Kommentare: i use keras for image classification making use of it's pretrained architectures especially the resnet architectures.

Vorteile:

What i love most about keras is it's wrapper functions, i use it to perform Gridsearch using scikitlearn and this is amazing as i cannot do this on other frameworks. keras also has a good documentation page with lots of pretrained CNN architectures for image classifications solutions.

Nachteile:

Nothing to dislike about this framework yet.

Maha
Assistant Professor in USA
Computer-Software, 501–1.000 Mitarbeiter
Verwendete die Software für: Mehr als 2 Jahre
Herkunft der Bewertung

Keras: A High-level API for Machine Learning Applications

4,0 vor 10 Monaten

Kommentare: Great experience using Keras to do high-level ML development without going into the low-level backend.

Vorteile:

I enjoyed the simplified Python API provided by Keras to manage the different aspects of Machine Learning training and Data Set preparation. I used it to implement convolutional neural network models for image/video recognition for detecting the psychological state of a human entity using the facial expressions. Keras supported a very simplified interface for implementing the different aspects of the ML application. Moreover, it demonstrated very easy model to save the training stages of the ML model and even to migrate it to other servers. I would definitely rely on Keras for high-level ML applications without going into the thorny TensorFlow API.

Nachteile:

The main issue I had in Keras is figuring out some low-level error messages that seemed cryptic to me at start. Perhaps this is not Keras fault as it is designed to be a simplified high-level API to abstract the knotty details of ML. But still some documentation to support this would be highly appreciated.

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