Различия между Theano и Tensorflow
Theano может быть определена как библиотека, которая принадлежит python и облегчает разработку приложений, оптимизируя компилятор для оценки математического выражения, а также их манипуляций. Он используется как особенность искусственного интеллекта, используя Python. Синтаксис NumPy-Esque был использован для реализации этой библиотеки в Python. Он использует архитектуру процессора, как только коды были написаны с использованием этого скомпилированного.
Tensorflow - это еще одна библиотека с открытым исходным кодом, которую можно использовать для реализации потока данных в программе. Подобно Theano, его также можно рассматривать как математическую библиотеку, которая способствует машинному обучению благодаря возможностям вычислений, которые он предлагает. Причиной развития этой библиотеки было использование ее в исследовательских целях. С развитием этой библиотеки она считается достаточно надежной для использования в производственной среде. Это позволяет пользователю создать нейронную сеть, которая работает в больших масштабах и может быть многослойной. Это способствует искусственному интеллекту, вводя использование графиков потока данных. Обе эти библиотеки позволяют разработчикам реализовывать функции, относящиеся к области искусственного интеллекта. В зависимости от требований, любая из этих библиотек может быть выбрана разработчиками.
Сравнение лицом к лицу между Theano и Tensorflow (Инфографика)
Ниже приведены 4 лучших сравнения между Theano и Tensorflow. 
Ключевые различия между Theano и Tensorflow
Theano vs Tensorflow - это библиотеки, которые служат почти той же цели. Ниже приведены некоторые из ключевых отличий, которые упомянуты ниже:
- Theano был разработан группой LISA, которая является частью университета Монреаля, а Tensorflow - командой Google Brain для внутреннего использования. Хотя он был разработан для внутреннего использования, он был обнародован впоследствии.
- Theano предпочтительнее, когда приложению требуется меньше ресурсов, а вычисления не слишком сложны. При разработке алгоритмов, которые требуют умеренной конфигурации системы, Theano можно использовать без каких-либо сомнений. Тензорный поток предпочтителен, когда требуются огромные вычисления и ресурсы адекватно доступны. Кроме того, преимущество Tensorflow заключается в том, что он позволяет запускать сложный алгоритм в системе.
- Библиотека Theano предоставляет платформу, где ее могут использовать только приложения на основе Python. Из-за его ограничений, это не предпочитают исследователи, которые любят работать в C ++. Tensorflow позволил нам использовать его также с C ++ и python, что в конечном итоге предлагает расширенную среду для исследований.
- Обе они разработаны для одной и той же цели, но из-за роли организаций они имеют знак надежности. Tensorflow разрабатывается компанией Google, в которой работает специальная команда под названием Brain Team, которая постоянно развивает это, и в значительной степени популярна, чем Theano. Theano был разработан группой LISA и отлично работает, но Tensorflow не так популярен из-за некоторых ограничений.
Сравнительная таблица Theano и Tensorflow
Ниже приведены различия между Theano и Tensorflow.
| Theano | Tensorflow |
| Только библиотека на основе Python
Theano - полностью основанная на Python библиотека, что означает, что она должна использоваться только с python. Эта библиотека будет работать только с языком Python и зависит от программирования на Python для реализации. | C ++ и библиотека на основе Python
Tensorflow - это библиотека, основанная на C ++ и python, что означает, что она может использоваться как в программировании на C ++, так и в Python. Способность обслуживать на двух языках, это считают разработчики. |
| Использует один процессор
Он использует один процессор для обработки или выполнения вычислений. Это позволяет эффективно использовать один ЦП и генерирует результат, основанный на вычислительной мощности ЦП. | Использует один или несколько процессоров
Tensorflow способен использовать один или несколько процессоров в зависимости от того, как он должен работать. Использование нескольких ЦП над одним всегда имеет предпочтение, так как приводит к сокращению времени, которое может потребоваться для выполнения вычислений. |
| Умеренная скорость компиляции
Theano достаточно силен для выполнения сложных вычислений, но иногда он не способен удовлетворить требования из-за своей низкой скорости компиляции. Хотя время компиляции слишком велико, но оно может привести к потере времени, если сложность программы высока. | Быстрая скорость компиляции
Tensorflow считается меньше занимающим время компиляции по сравнению с Theano. Тот факт, что он может использовать несколько процессоров, делает его одним из тех, кто может выполнять сложные вычисления за меньшее время, чем то, что принимает Theano для того же. |
| Умеренная популярность
По сравнению с Tensorflow он считается менее популярным из-за некоторых ограничений в его функциях. Он может использоваться только в программировании на Python и ограничен использованием одного процессора AMD, поэтому предпочтителен только там, где требуются обычные вычисления. | Очень популярный
Библиотека Tensorflow была разработана для работы с C ++ и python. В дополнение к этому, он способен работать с несколькими процессорами. Благодаря этим функциям он довольно популярен и предпочтителен в местах, где требуются сложные вычисления. |
Вывод
Theano против Tensorflow имеет свою собственную важность, и их предпочтения основаны на требованиях приложения, где он должен использоваться. Основным мотивом существования обеих библиотек являются исследования и разработки. Кроме того, он очень часто использовался в производстве. Очень важно понимать, что в соответствии с потребностями разработчика, они могут выбрать любую из библиотек. Кроме того, технология, в которой должно разрабатываться приложение, имеет большое значение. Все исследования, которые требуют графического потока для реализации искусственного интеллекта, используют эти библиотеки. Можно просто выбрать эти библиотеки для создания приложений с поддержкой функций машинного обучения за короткий промежуток времени.
Рекомендуемые статьи
Это руководство к Theano против Tensorflow. Здесь мы также обсудим ключевые различия между Theano и Tensorflow с помощью инфографики и сравнительной таблицы. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше
- Tensorflow vs Caffe - главные отличия
- Pytorch против Tensorflow - какой из них лучше?
- Tensorflow Альтернативы
- Как установить Tensorflow
- Тензорфлоу против Спарк | Различия