Theano vs Tensorflow - Top 4 forskelle, du skal lære

Forskelle mellem Theano vs Tensorflow

Theano kan defineres som det bibliotek, der hører til python og letter applikationsudviklingen ved at optimere kompilatoren til evaluering af det matematiske udtryk og også deres manipulation. Det er vant til at være funktionen ved kunstig intelligens ved at anvende python. NumPy-Esque-syntaks er blevet brugt til at implementere dette bibliotek i python. Den bruger CPU's arkitektur, når koderne blev skrevet ved hjælp af denne kompilerede.

Tensorflow er et andet bibliotek, der er gratis en open-source, der kunne bruges til at implementere dataflow i programmet. Ligesom Theano kan det også betragtes som det matematiske bibliotek, der bidrager til maskinlæring ved hjælp af den beregningsevne, det tilbyder. Årsagen bag udviklingen af dette bibliotek var at bringe det i brug til forskningsformål. Med avancementet i dette bibliotek har det været betragtet som tilstrækkelig pålideligt at blive brugt i produktionsmiljøet. Det giver brugeren mulighed for at oprette et neuralt netværk, der fungerer i stor skala og kan være flerlags. Det bidrager til kunstig intelligens ved at introducere brugen af dataflowgrafer. Begge disse biblioteker gør det muligt for udviklerne at implementere de funktioner, der falder ind under området kunstig intelligens. Baseret på kravet kan begge disse biblioteker vælges af udviklerne.

Sammenligning mellem hoved og hoved mellem Theano vs tensorflow (infografik)

Nedenfor er de Top 4 sammenligninger mellem Theano vs Tensorflow

Vigtigste forskelle mellem Theano vs tensorflow

Theano vs Tensorflow er bibliotekerne, der tjener næsten det samme formål. Følgende er nogle af de vigtigste forskelle, der er nævnt nedenfor:

Theano er blevet udviklet af LISA-gruppen, som er en del af universitetet i Montreal, mens Tensorflow er udviklet af Google Brain-teamet til internt brug. Selvom det blev udviklet til intern brug af det, blev det offentliggjort bagefter.
Theano foretrækkes, når applikationen har brug for færre ressourcer, og beregningen ikke er meget kompleks. Mens du udvikler de algoritmer, der har brug for moderat systemkonfiguration, kan Theano bruges uden tvivl. Tensorflow foretrækkes, når enorme beregninger er påkrævet, og ressourcerne er tilstrækkeligt tilgængelige. Det er endvidere en fordel ved Tensorflow, at det lader den komplekse algoritme køre i systemet.
Theano-biblioteket giver en platform, hvor kun Python-baserede applikationer kan være i stand til at udnytte det. På grund af dets begrænsninger foretrækkes det ikke af de forskere, der er begejstrede for at arbejde i C ++. Tensorflow lader os bruge det med C ++ og python såvel som til sidst tilbyder det udvidede miljø til forskning.
Begge af dem er udviklet til samme formål, men på grund af organisationernes rolle har de etiketten for pålidelighed hos dem. Udviklet af Google, der har et dedikeret team med navnet hjerneteam, som kontinuerligt udvikler dette, er Tensorflow temmelig meget populært end Theano. Theano er udviklet af LISA-gruppen og fungerer perfekt, men det er ikke så populær Tensorflow på grund af nogle af de begrænsninger, den har.

Theano vs Tensorflow-sammenligningstabel

Nedenfor er forskellene mellem Theano vs Tensorflow.

Theano

Tensorflow

Kun pythonbaseret bibliotek

Theano er et helt pythonbaseret bibliotek, hvilket betyder, at det kun skal bruges med python. Dette bibliotek fungerer kun med pythonsproget og afhænger af python-programmering for at blive implementeret.

C ++ og pythonbaseret bibliotek

Tensorflow er det C ++ og python-baserede bibliotek, hvilket betyder, at det kunne bruges i både C ++ og Python-programmeringen. At være i stand til at tjene på to sprog, betragtes det af udviklerne.

Bruger enkelt CPU

Den bruger den enkelte CPU til behandling eller til udførelse af beregninger. Det gør det effektivt at bruge en enkelt CPU og genererer resultatet, der er baseret på CPU-processen.

Bruger en eller flere CPU'er

Tensorflow er i stand til at bruge en eller flere CPU'er baseret på, hvordan den skal udføre. Brug af en flere CPU frem for enkelt har altid en præference, da det fører til at reducere den tid, det kan tage at gennemføre beregninger.

Moderat kompilationshastighed

Theano er rigelig stærk til at udføre komplekse beregninger, men nogle gange er den ikke i stand til at opfylde kravene på grund af dens lave kompilationshastighed. Skønt kompileringstiden er for høj, men det kan føre til at det tager tid, hvis kompleksiteten af programmet er høj.

Hurtig kompilationshastighed

Tensorflow betragtes som at tage mindre sammenstillingstid sammenlignet med Theano. Det faktum, at det kunne gøre brug af flere CPU'er, gør det til den, der kan udføre komplekse beregninger på kortere tid, end hvad Theano tager for det samme.

Moderat popularitet

Sammenlignet med Tensorflow betragtes det som mindre populært på grund af nogle af begrænsningerne i dets funktioner. Det kan kun bruges i python-programmeringen og begrænses til at bruge enkelt CPU AMD, og derfor kun foretrukket, hvor normale beregninger er påkrævet.

Meget populær

Tensorflow-biblioteket er også udviklet til at arbejde med C ++ og python. Derudover er det i stand til at arbejde med flere CPU'er. På grund af disse funktioner er det temmelig populært og foretrukket på det sted, der har brug for komplekse beregninger.

Konklusion

Theano vs Tensorflow har sin egen betydning, og deres præference er baseret på kravene i applikationen, hvor den skal bruges. Hovedmotivet for eksistens for begge biblioteker er forskning og udvikling. Derudover er det også blevet brugt meget ofte i produktionen. Det er meget vigtigt at forstå, at de i henhold til udviklerens behov kan vælge et af bibliotekerne. Teknologien, som applikationen skal udvikles, betyder også meget. Alle undersøgelser, der tilskynder til den grafiske strøm til implementering af kunstig intelligens, udnytter disse biblioteker. Man kan simpelthen vælge disse biblioteker for at opbygge applikationer til aktivering af maskinlæringsfunktioner på kort tid.

Anbefalede artikler

Dette er en guide til Theano vs Tensorflow. Her diskuterer vi også Theano vs Tensorflow nøgleforskelle med infografik og sammenligningstabel. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere