Ventajas y desventajas de TensorFlow

TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto desarrollada por el equipo de Google Brain. Tensorflow es una gran ayuda cuando se trata de la computación de máquinas y modelos de aprendizaje profundo, pero aún así, pueden surgir muchos problemas debido a lo mismo. La popularidad de TensorFlow se debe a muchas cosas, pero principalmente al concepto de gráficos computacionales, la diferenciación automática y la adaptabilidad de la estructura de la API de Python de Tensorflow. Esto hace que la resolución de problemas reales con TensorFlow sea accesible para la mayoría de los programadores.

En este artículo vamos a ver las ventajas y desventajas de TensorFlow.

Ventajas 

1. Escalable

Tensorflow no se limita a un dispositivo específico. Funciona tan eficientemente en un dispositivo celular como en cualquier otra máquina compleja. La biblioteca está tan definida que su implementación no se limita a ningún dispositivo específico.

2. Plataforma de código abierto

Está disponible sin costo para cualquiera que quiera trabajar con esto. Esta característica hace posible que cualquier usuario emplee este módulo cuando y donde sea necesario.

3. Gráficos

Tensorflow tiene un mejor poder de visualización de datos que cualquier otra biblioteca disponible. Esto facilita el trabajo en redes neuronales.

4. Depuración

Tensorflow tiene Tensorboard que permite una fácil depuración de Nodes. Esto ayuda a reducir la sobrecarga de visitar todo el código.

5. Paralelismo

TensorFlow emplea sistemas de GPU y CPU para su funcionamiento. Un usuario es libre de usar cualquiera de las arquitecturas según los requisitos. Un sistema usa GPU si no se menciona explícitamente. Este proceso reduce el uso de la memoria hasta cierto punto. Debido a esta capacidad, Tensorflow se ve como una biblioteca de aceleración de hardware.

6 compatibles 

Es compatible con muchos lenguajes de programación como Python, C++, JavaScript, etc. Esto permite a los usuarios trabajar en un entorno en el que se sienten cómodos.

7. Soporte Arquitectónico

La arquitectura TensorFlow usa TPU, lo que hace que el cálculo sea más rápido que la CPU y la GPU. Los modelos que se construyen sobre TPU se pueden implementar fácilmente en las nubes y funcionan más rápido en comparación con los otros dos.

8. Gestión de la biblioteca

Con el respaldo de Google, Tensorflow se actualiza con frecuencia y es capaz de mostrar un rendimiento sobresaliente. 

Desventajas

1. Sin soporte de Windows

Además de todas las ventajas que posee Tensorflow, tiene un conjunto muy limitado de características para los usuarios de Windows. Para los usuarios de Linux, este no es el caso, hay una gran variedad de características cuando se trata de ellos.

2. lento

Es comparativamente más lento y menos útil en comparación con los marcos de la competencia.

3. Compatibilidad con GPU

Tensorflow solo tiene soporte de NVIDIA para GPU y soporte de lenguaje de programación Python para programación de GPU. 

4. Actualizaciones frecuentes

Tensorflow se somete a actualizaciones frecuentes, lo que hace que sea una sobrecarga para un usuario desinstalarlo y reinstalarlo de vez en cuando para que pueda vincularse y combinarse con sus últimas actualizaciones.

5. Limitación arquitectónica

La arquitectura de TPU de Tensorflow solo permite la ejecución de modelos y no permite su entrenamiento.

6. Incoherente

Tensorflow contiene homónimos como nombres de su contenido, lo que dificulta que un usuario lo recuerde y lo use. Un solo nombre se usa para varios propósitos diferentes y aquí es donde comienza la confusión.

7. Dependencia

Aunque TensorFlow reduce el tamaño del programa y lo hace fácil de usar, le agrega una capa de complejidad. Todo código necesita alguna plataforma para su ejecución lo que aumenta la dependencia. 

8. Bucles simbólicos

Tensorflow se retrasa en proporcionar bucles simbólicos para secuencias indefinidas. Su compatibilidad con secuencias definidas lo convierte en un recurso útil.