Theano vs Tensorflow - 4 najważniejsze różnice, których powinieneś się nauczyć

Różnice między Theano a Tensorflow

Theano może być zdefiniowane jako biblioteka należąca do Pythona i ułatwia tworzenie aplikacji poprzez optymalizację kompilatora do oceny wyrażeń matematycznych, a także ich manipulacji. Jest przyzwyczajony do bycia cechą sztucznej inteligencji poprzez użycie pytona. Do implementacji tej biblioteki w Pythonie użyto składni NumPy-Esque. Wykorzystuje architekturę CPU po napisaniu kodów przy użyciu tego skompilowanego.

Tensorflow to kolejna biblioteka, która jest wolnym oprogramowaniem typu open source, którego można użyć do wdrożenia przepływu danych w programie. Podobnie jak Theano, może być również uważany za bibliotekę matematyczną, która przyczynia się do uczenia maszynowego dzięki oferowanej przez niego zdolności obliczeniowej. Przyczyną rozwoju tej biblioteki było wykorzystanie jej do celów badawczych. Dzięki postępowi w tej bibliotece uznano, że jest wystarczająco niezawodny do użycia w środowisku produkcyjnym. Pozwala użytkownikowi utworzyć sieć neuronową, która działa na dużą skalę i może być wielowarstwowa. Przyczynia się do sztucznej inteligencji, wprowadzając wykorzystanie wykresów przepływu danych. Obie biblioteki umożliwiają programistom wdrożenie funkcji należących do dziedziny sztucznej inteligencji. W zależności od wymagań twórcy mogą wybrać dowolną z tych bibliotek.

Bezpośrednie porównanie między Theano a Tensorflow (infografiki)

Poniżej znajduje się 4 najlepsze porównanie między Theano a Tensorflow

Kluczowe różnice między Theano a Tensorflow

Theano vs Tensorflow to biblioteki, które służą prawie do tego samego celu. Oto niektóre z kluczowych różnic wymienionych poniżej:

Theano zostało opracowane przez grupę LISA, która jest częścią uniwersytetu w Montrealu, podczas gdy Tensorflow został opracowany przez zespół Google Brain do użytku wewnętrznego. Chociaż został opracowany do użytku wewnętrznego, został później upubliczniony.
Theano jest preferowane, gdy aplikacja potrzebuje mniej zasobów, a obliczenia nie są zbyt skomplikowane. Opracowując algorytmy wymagające umiarkowanej konfiguracji systemu, Theano może być używany bez żadnych wątpliwości. Tensorflow jest preferowany, gdy wymagane są ogromne obliczenia, a zasoby są odpowiednio dostępne. Zaletą Tensorflow jest ponadto to, że pozwala on na działanie złożonego algorytmu w systemie.
Biblioteka Theano zapewnia platformę, na której tylko aplikacje oparte na języku Python mogą ją wykorzystać. Ze względu na jego ograniczenia nie jest preferowany przez badaczy, którzy lubią pracować w C ++. Tensorflow pozwala nam używać go również w C ++ i Pythonie, co ostatecznie oferuje rozszerzone środowisko do badań.
Oba zostały opracowane w tym samym celu, ale ze względu na rolę organizacji mają przy sobie znak wiarygodności. Opracowywany przez Google, który ma dedykowany zespół mózgowy, który stale to rozwija, Tensorflow jest bardziej popularny niż Theano. Theano został opracowany przez grupę LISA i działa idealnie dobrze, ale nie jest tak popularny Tensorflow z powodu niektórych ograniczeń, jakie ma.

Tabela porównawcza Theano vs Tensorflow

Poniżej znajdują się różnice między Theano a Tensorflow.

Theano

Tensorflow

Tylko biblioteka oparta na pythonie

Theano jest biblioteką całkowicie opartą na Pythonie, co oznacza, że musi być używana tylko z Pythonem. Ta biblioteka będzie działać tylko z językiem Python i zależy od programowania w Pythonie.

Biblioteka oparta na C ++ i Pythonie

Tensorflow jest biblioteką opartą na języku C ++ i języku Python, co oznacza, że można go używać zarówno w języku C ++, jak i języku Python. Będąc w stanie obsługiwać w dwóch językach, jest rozważany przez programistów.

Wykorzystuje pojedynczy procesor

Wykorzystuje pojedynczy procesor do przetwarzania lub wykonywania obliczeń. Efektywnie wykorzystuje pojedynczy procesor i generuje wynik na podstawie mocy obliczeniowej procesora.

Wykorzystuje jeden lub więcej procesorów

Tensorflow może wykorzystywać jeden lub więcej procesorów w zależności od tego, jak ma działać. Używanie wielu procesorów zamiast pojedynczych zawsze ma pierwszeństwo, ponieważ prowadzi do skrócenia czasu potrzebnego na wykonanie obliczeń.

Umiarkowana prędkość kompilacji

Theano jest wystarczająco silny, aby wykonywać złożone obliczenia, ale czasami nie jest w stanie spełnić wymagań z powodu swojej niskiej prędkości kompilacji. Chociaż czas kompilacji jest zbyt długi, ale może prowadzić do poświęcenia czasu, jeśli złożoność programu jest wysoka.

Szybka prędkość kompilacji

Uważa się, że Tensorflow zajmuje mniej czasu kompilacji w porównaniu do Theano. Fakt, że może korzystać z wielu procesorów, sprawia, że jest on w stanie wykonać złożone obliczenia w krótszym czasie niż to, czego potrzebuje Theano.

Umiarkowana popularność

W porównaniu z Tensorflow jest uważany za mniej popularny ze względu na niektóre ograniczenia jego funkcji. Można go używać tylko w programowaniu w języku Python i ogranicza się do korzystania z pojedynczego procesora AMD, dlatego jest preferowany tylko tam, gdzie wymagane są normalne obliczenia.

Bardzo popularny

Biblioteka Tensorflow została opracowana do współpracy z C ++ i Pythonem. Oprócz tego może współpracować z wieloma procesorami. Ze względu na te funkcje jest dość popularny i preferowany w miejscu, które wymaga skomplikowanych obliczeń.

Wniosek

Theano vs Tensorflow ma swoje znaczenie, a ich preferencje są oparte na wymaganiach aplikacji, w których ma być stosowany. Głównym motywem istnienia obu bibliotek są badania i rozwój. Poza tym był również bardzo często wykorzystywany w produkcji. Bardzo ważne jest, aby zrozumieć, że zgodnie z potrzebami programistów mogą oni wybrać jedną z bibliotek. Bardzo ważna jest również technologia, w której należy opracować aplikację. Wszystkie badania, które nakłaniają graficzny przepływ do wdrożenia sztucznej inteligencji, wykorzystują te biblioteki. Można po prostu wybrać te biblioteki, aby w krótkim czasie zbudować aplikacje obsługujące funkcje uczenia maszynowego.

Polecane artykuły

To jest przewodnik po Theano vs Tensorflow. Tutaj omawiamy również kluczowe różnice między Theano a Tensorflow za pomocą infografiki i tabeli porównawczej. Możesz także przejrzeć poniższe artykuły, aby dowiedzieć się więcej