Theano vs Tensorflow - Top 4 diferențe pe care ar trebui să le înveți

Diferențele dintre Theano și Tensorflow

Theano poate fi definit ca biblioteca care aparține pitonului și facilitează dezvoltarea aplicației prin optimizarea compilatorului pentru evaluarea expresiei matematice și, de asemenea, manipulările acestora. Este obișnuit să fie caracteristica inteligenței artificiale prin utilizarea pitonului. Sintaxa NumPy-Esque a fost folosită pentru a implementa această bibliotecă în python. Utilizează arhitectura procesorului odată ce codurile au fost scrise folosind acest compilat.

Tensorflow este o altă bibliotecă care este gratuită un open-source care ar putea fi utilizată pentru a implementa fluxul de date în program. Similar cu Theano, ea poate fi considerată și biblioteca bibliografică care contribuie la învățarea mașinii prin capacitatea de calcul pe care o oferă. Motivul care a stat la baza dezvoltării acestei biblioteci a fost să o folosească în scopuri de cercetare. Odată cu avansarea în această bibliotecă, s-a considerat că este fiabilă să fie utilizată în mediul de producție. Acesta permite utilizatorului să creeze o rețea neuronală care funcționează la scară largă și poate fi multistrat. Contribuie la inteligența artificială prin introducerea graficelor fluxurilor de date. Ambele biblioteci oferă o modalitate prin care dezvoltatorii pot implementa caracteristicile care se încadrează în domeniul inteligenței artificiale. Pe baza cerinței, oricare dintre aceste biblioteci poate fi aleasă de dezvoltatori.

Comparație dintre cap și cap între Theano și Tensorflow (Infografie)

Mai jos găsiți Top 4 Comparații între Theano și Tensorflow

Diferențele cheie între Theano și Tensorflow

Theano vs Tensorflow sunt bibliotecile care servesc aproape același scop. Următoarele sunt câteva dintre diferențele cheie menționate mai jos:

Theano a fost dezvoltat de grupul LISA, care este o parte a navei de la Montreal, în timp ce Tensorflow a fost dezvoltat de echipa Google Brain pentru uz intern. Deși a fost dezvoltat pentru utilizarea internă a acestuia a fost făcut public ulterior.
Theano este preferat atunci când aplicația are nevoie de mai puține resurse, iar calculul nu este prea complex. În timp ce dezvoltăm algoritmi care necesită o configurație moderată a sistemului, Theano poate fi utilizat fără niciun dubiu. Fluxul de tensiune este preferat atunci când sunt necesare calcule uriașe și resursele sunt disponibile în mod adecvat. Mai mult decât atât, este un avantaj al Tensorflow că permite rularea algoritmului complex în sistem.
Biblioteca Theano oferă o platformă în care numai aplicațiile bazate pe Python pot fi capabile să o utilizeze. Datorită limitărilor sale, nu este preferat de cercetătorii cărora le place să lucreze în C ++. Tensorflow ne permite să-l folosim cu C ++ și python, care oferă în cele din urmă mediul extins pentru cercetare.
Ambele sunt dezvoltate în același scop, însă, datorită rolului organizațiilor, dețin cu ei eticheta de fiabilitate. Fiind dezvoltat de Google care are o echipă dedicată numită echipă de creier, care dezvoltă continuu acest lucru, Tensorflow este destul de popular decât Theano. Theano a fost dezvoltat de grupul LISA și funcționează perfect, dar nu este la fel de popular Tensorflow, din cauza unor limitări pe care le are.

Tabelul comparativ cu Theano vs Tensorflow

Mai jos sunt diferențele dintre Theano și Tensorflow.

Theano

Tensorflow

Numai biblioteca bazată pe pitoni

Theano este o bibliotecă complet bazată pe pitoni, ceea ce înseamnă că trebuie utilizată doar cu python. Această bibliotecă va funcționa doar cu limbajul python și depinde de programarea python pentru a fi implementată.

C ++ și biblioteca bazată pe python

Tensorflow este biblioteca C ++ și bazată pe pitoni, ceea ce înseamnă că ar putea fi utilizat atât în programarea C ++ cât și în Python. Fiind capabil să servească în două limbi, este considerat de dezvoltatori.

Utilizează un singur procesor

Utilizează un singur procesor pentru procesare sau pentru efectuarea calculelor. Face utilizarea eficientă a unui singur procesor și generează rezultatul care se bazează pe puterea de procesare a procesorului.

Utilizează unul sau mai multe procesoare

Tensorflow este capabil să folosească unul sau mai multe procesoare în funcție de modul în care trebuie să fie performant. Utilizarea unui procesor multiplu față de unul singur are întotdeauna o preferință, deoarece duce la reducerea timpului necesar pentru a completa calculele.

Viteza moderată de compilare

Theano este destul de puternic pentru a efectua calcule complexe, dar uneori nu este capabil să îndeplinească cerințele, datorită vitezei sale reduse de compilare. Deși timpul de compilare este prea mare, dar poate duce la luarea de timp dacă complexitatea programului este ridicată.

Viteză rapidă de compilare

Tensorflow este considerat pentru a lua mai puțin timp de compilare, comparativ cu Theano. Faptul că ar putea folosi mai multe procesoare îl face cel care poate face calcule complexe în mai puțin timp decât ceea ce este luat de Theano pentru același lucru.

Popularitate moderată

În comparație cu Tensorflow, este considerat mai puțin popular datorită unora dintre limitările caracteristicilor sale. Poate fi utilizat numai în programarea python și limitat la utilizarea AMD-ului cu un singur procesor, de aceea este preferat doar acolo unde sunt necesare calcule normale.

Foarte popular

Biblioteca Tensorflow a fost dezvoltată pentru a lucra cu C ++ și python. În plus, este capabil să lucreze cu mai multe procesoare. Datorită acestor caracteristici, este destul de popular și de preferat la locul care are nevoie de calcule complexe.

Concluzie

Theano vs Tensorflow are propria importanță, iar preferința lor se bazează pe cerințele aplicației unde trebuie utilizată. Motivul principal al existenței pentru ambele biblioteci este cercetarea și dezvoltarea. În plus, a fost folosit foarte des și în producție. Este foarte important să înțelegem că, în funcție de nevoia dezvoltatorului, ei pot opta pentru oricare dintre biblioteci. De asemenea, tehnologia în care trebuie dezvoltată aplicația contează foarte mult. Toate cercetările care cer fluxul grafic pentru implementarea inteligenței artificiale folosesc aceste biblioteci. Se poate alege pur și simplu aceste biblioteci pentru a construi aplicațiile activate pentru învățarea mașinii într-un interval scurt de timp.

Articole recomandate

Acesta este un ghid pentru Theano vs Tensorflow. Aici vom discuta, de asemenea, despre diferențele cheie Theano vs Tensorflow cu infografie și tabelul de comparație. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe