Theano vs Tensorflow - Topp 4 skillnader du bör lära dig

Skillnader mellan Theano vs Tensorflow

Theano kan definieras som biblioteket som tillhör python och underlättar applikationsutvecklingen genom att optimera kompilatorn för utvärdering av det matematiska uttrycket och dess manipulation. Det är van vid att vara kännetecknet av konstgjord intelligens genom att använda python. NumPy-Esque-syntax har använts för att implementera detta bibliotek i python. Den använder CPU-arkitekturen när koderna har skrivits med den här kompilerade.

Tensorflow är ett annat bibliotek som är gratis en öppen källkod som kan användas för att implementera dataflöde i programmet. I likhet med Theano kan det också betraktas som det matematiska biblioteket som bidrar till maskininlärning genom beräkningsförmågan som den erbjuder. Anledningen bakom utvecklingen av detta bibliotek var att ta det i bruk för forskningsändamål. Med framsteget i detta bibliotek har det ansetts tillräckligt tillförlitligt att användas i produktionsmiljön. Det låter användaren skapa ett neuralt nätverk som fungerar i stor skala och kan vara flerskiktat. Det bidrar till konstgjord intelligens genom att introducera användningen av dataflödesdiagram. Båda dessa bibliotek gör det möjligt för utvecklarna att implementera de funktioner som faller under konstgjord intelligens. Baserat på kravet kan ett av dessa bibliotek väljas av utvecklarna.

Jämförelse mellan huvud och huvud mellan Theano vs Tensorflow (Infographics)

Nedan visas de 4 bästa jämförelserna mellan Theano vs Tensorflow

Viktiga skillnader mellan Theano vs Tensorflow

Theano vs Tensorflow är de bibliotek som tjänar nästan samma syfte. Följande är några av de viktigaste skillnaderna som nämns nedan:

Theano har utvecklats av LISA-gruppen som är en del av varsity i Montreal medan Tensorflow har utvecklats av Google Brain-teamet för internt bruk. Även om den utvecklades för intern användning av den har offentliggjorts efteråt.
Theano föredras när applikationen behöver färre resurser och beräkningen inte är mycket komplex. Medan man utvecklar de algoritmer som behöver måttlig systemkonfiguration kan Theano användas utan tvekan. Tensorflöde föredras när enorma beräkningar krävs och resurserna är tillräckligt tillgängliga. Det är dessutom en fördel med Tensorflow att den låter den komplexa algoritmen köras i systemet.
Theano-biblioteket ger en plattform där endast Python-baserade applikationer kan kunna utnyttja den. På grund av dess begränsningar föredras det inte av forskarna som är förtjust i att arbeta i C ++. Tensorflow låt oss använda det med C ++ och python också som så småningom erbjuder den utökade miljön för forskning.
Båda är utvecklade för samma syfte men på grund av organisationernas roll har de etiketten för tillförlitlighet hos dem. Tensorflow är utvecklat av Google som har ett dedicerat team med namnet hjärnteam som kontinuerligt utvecklar detta och är ganska mycket populärt än Theano. Theano har utvecklats av LISA-gruppen och fungerar utmärkt men det är inte lika populärt Tensorflow på grund av några begränsningar.

Theano vs Tensorflow-jämförelsetabell

Nedan är skillnaderna mellan Theano vs Tensorflow.

Theano

Tensorflow

Endast pytonbaserat bibliotek

Theano är ett helt pytonbaserat bibliotek vilket innebär att det endast måste användas med python. Detta bibliotek fungerar bara med pythonspråket och beror på programmering av python för att implementeras.

C ++ och pytonbaserat bibliotek

Tensorflow är C ++ och pythonbaserat bibliotek som betyder att det kan användas i både C ++ och Python-programmering. För att kunna tjäna på två språk betraktas det av utvecklarna.

Använder en enda CPU

Den använder den enda CPU för bearbetning eller för att utföra beräkningarna. Det gör det effektivt att använda en enda CPU och genererar resultatet som är baserat på CPU: s processorkraft.

Använder en eller flera CPU: er

Tensorflow kan använda en eller flera processorer baserat på hur den måste fungera. Att använda en multipel CPU över en enda har alltid en preferens eftersom det leder till att det minskar tiden det kan ta att slutföra beräkningar.

Måttlig sammanställningshastighet

Theano är tillräckligt stark för att utföra komplexa beräkningar men ibland kan den inte uppfylla kraven på grund av dess låga sammanställningshastighet. Fast kompileringstiden är för hög men kan leda till att det tar tid om programmets komplexitet är hög.

Snabb sammanställningshastighet

Tensorflöde anses för att ta mindre sammanställningstid jämfört med Theano. Det faktum att det skulle kunna använda flera CPU: er gör det till den som kan göra komplexa beräkningar på kortare tid än vad som tas av Theano för samma sak.

Måttlig popularitet

Jämfört med Tensorflow anses det vara mindre populärt på grund av några av begränsningarna i dess funktioner. Det kan endast användas i python-programmering och begränsas till att använda en enda AMD-processor, varför det bara föredras där normala beräkningar krävs.

Mycket populär

Tensorflow-biblioteket har utvecklats för att fungera med C ++ och python också. Utöver detta kan den arbeta med flera CPU: er. På grund av dessa funktioner är den ganska populär och föredras på den plats som behöver komplexa beräkningar.

Slutsats

Theano vs Tensorflow har sin egen betydelse och deras preferenser baseras på kraven i applikationen där den måste användas. Existensmotivet för båda biblioteken är forskning och utveckling. Utöver detta har den också använts mycket ofta i produktionen. Det är mycket viktigt att förstå att de enligt utvecklarens behov kan välja något av biblioteken. Tekniken där applikationen måste utvecklas betyder också mycket. Alla undersökningar som uppmanar det grafiska flödet för implementering av artificiell intelligens utnyttjar dessa bibliotek. Man kan helt enkelt välja dessa bibliotek för att bygga applikationerna för maskininlärningsfunktioner på kort tid.

Rekommenderade artiklar

Detta är en guide till Theano vs Tensorflow. Här diskuterar vi också Theano vs Tensorflow viktiga skillnader med infografik och jämförelse tabell. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer