下面是对EasyTransfer项目的评测：
优点：
高度可配置：EasyTransfer提供了一套高度可配置的模型模板和工作流程，包括数据读取、模型构建、训练、预测等方面。开发者可以通过简单的配置和修改就能快速构建和部署深度学习模型，大大提高了开发效率。
多种应用场景：EasyTransfer不仅支持基础的图像、文本等领域的深度学习应用，还支持自然语言处理、推荐系统等多种应用场景。并且支持多种任务类型，如分类、预测、序列标注等。
集成了常用算法和预训练模型：EasyTransfer集成了许多常用的深度学习算法和预训练模型，包括BERT、GPT、LSTM、CNN等，这些算法和模型已经在很多应用场景中证明了效果和可靠性，可以满足大部分的深度学习应用需求。
集成了AutoML工具：EasyTransfer集成了AutoML工具，能够自动化选择最优的网络结构和超参数，大大减少了模型调参的工作量，提高了模型的性能。
缺点：
基于TensorFlow：EasyTransfer是基于TensorFlow的，需要一定的TensorFlow基础才能使用，对于不熟悉TensorFlow的用户来说上手可能会有些困难。
模型库有限：虽然EasyTransfer集成了很多常用算法和预训练模型，但是相对于其他深度学习平台来说，模型库还是比较有限的，可能不能满足一些特殊需求。
总体来说，EasyTransfer是一个功能齐全、易用性较高的深度学习平台，适合初学者和有一定TensorFlow基础的开发者使用。它提供了高度可配置的模板和工作流程，能够大大提高开发效率，集成了常用的算法和预训练模型，能够满足大部分深度学习应用需求。但是它的模型库相对有限，可能不能满足一些特殊需求，需要开发者自行扩展。
