Theano vs Tensorflow - A 4 legfontosabb különbség, amelyet meg kell tanulnia

Különbségek a Theano és a Tensorflow között

A Theano úgy definiálható, mint a pythonhoz tartozó könyvtár, amely megkönnyíti az alkalmazás fejlesztését azáltal, hogy a fordítót optimalizálja a matematikai kifejezés és manipulációik értékeléséhez. Ez a szokás szerint a mesterséges intelligencia jellemzője a python felhasználásával. A NumPy-Esque szintaxist használták ennek a könyvtárnak a pythonban történő megvalósításához. A CPU architektúráját használja, miután a kódokat ezzel a lefordítással írták.

A Tensorflow egy másik, ingyenes nyílt forráskódú könyvtár, amely felhasználható az adatáramlás végrehajtására a programban. A Theano-hoz hasonlóan matematikai könyvtárnak tekinthető, amely az általa kínált számítási képességgel hozzájárul a gépi tanuláshoz. A könyvtár fejlesztésének oka az volt, hogy kutatási célokra felhasználják. A könyvtár fejlődésével rendkívül megbízhatónak ítélték a felhasználást a termelési környezetben. Ez lehetővé teszi a felhasználó számára egy neurális hálózat létrehozását, amely nagy léptékben működik és többrétegű lehet. Az adatáramlási grafikonok bevezetésével hozzájárul a mesterséges intelligenciához. Mindkét könyvtár lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy megvalósítsák a mesterséges intelligencia területébe tartozó funkciókat. A követelmény alapján a fejlesztők bármelyik könyvtárat megválaszthatják.

A Head to Head összehasonlítása a Theano vs Tensorflow között (Infographics)

Az alábbiakban látható a 4 legjobb összehasonlítás Theano és Tensorflow között

Főbb különbségek a Theano és a Tensorflow között

A Theano vs Tensorflow könyvtárak szinte ugyanazt a célt szolgálják. Az alábbiakban felsoroltak néhány főbb különbséget:

A Theano-t a LISA csoport fejlesztette ki, amely a montreali egyetem része, míg a Tensorflow-ot a Google Brain csapata fejlesztette ki belső használatra. Bár belső használatra fejlesztették ki, utólag nyilvánosságra hozták.
A Theano akkor előnyös, ha az alkalmazás kevesebb erőforrást igényel, és a számítás nem sokkal összetettebb. A mérsékelt rendszerkonfigurációt igénylő algoritmusok kidolgozása során a Theano kétségtelenül használható. A Tensorflow akkor előnyös, ha hatalmas számításokra van szükség, és az erőforrások megfelelőek. Ezenkívül a Tensorflow előnye, hogy lehetővé teszi a komplex algoritmus futtatását a rendszerben.
A Theano könyvtár olyan platformot biztosít, ahol csak Python-alapú alkalmazások képesek kihasználni azt. Korlátozásai miatt nem részesítik előnyben azokat a kutatókat, akik szeretik a C ++-ban dolgozni. Használjuk a Tensorflow-t C ++ -kal és python-nal is, amely végül kibővített környezetet kínál a kutatáshoz.
Mindkettőt ugyanarra a célra fejlesztették ki, de a szervezetek szerepének köszönhetően magukkal hordozzák a megbízhatóság címkét. A Tensorflow, amelyet a Google fejlesztett ki, és amelynek egy agyi csapatnak nevezett dedikált csapata áll, amely folyamatosan fejleszti ezt, a Tensorflow nagyon népszerű, mint a Theano. A Theano-t a LISA csoport fejlesztette ki, és tökéletesen működik, de a korlátai miatt nem olyan népszerű Tensorflow.

Theano vs Tensorflow összehasonlító táblázat

Az alábbiakban bemutatjuk a Theano vs Tensorflow közötti különbségeket.

Theano

Tensorflow

Csak python alapú könyvtár

A Theano egy teljesen python alapú könyvtár, ami azt jelenti, hogy csak python esetén kell használni. Ez a könyvtár csak a python nyelvvel fog működni, és a megvalósításhoz a python programozásától függ.

C ++ és python alapú könyvtár

A Tensorflow a C ++ és python alapú könyvtár, ami azt jelenti, hogy mind a C ++, mind a Python programozásban használható. A fejlesztők úgy gondolják, hogy két nyelven tudnak szolgálni.

Egyetlen CPU-t használ

Az egyetlen CPU-t használja a számítások feldolgozására vagy végrehajtására. Egy CPU hatékony felhasználását teszi lehetővé, és a CPU feldolgozási teljesítményén alapuló eredményt hoz létre.

Egy vagy több CPU-t használ

A Tensorflow egy vagy több CPU-t képes használni annak teljesítményének függvényében. A több processzor egyetlen helyett történő használata mindig előnyben részesíti, mivel ez csökkenti a számítások elvégzéséhez szükséges időt.

Mérsékelt fordítási sebesség

A Theano bőségesen bonyolult számítások elvégzésére képes, de alacsony fordítási sebessége miatt néha nem képes eleget tenni a követelményeknek. A fordítási idő túl magas, de időt vehet igénybe, ha a program összetettsége magas.

Gyors fordítási sebesség

Úgy gondolják, hogy a Tensorflow kevesebb fordítási időt vesz igénybe, összehasonlítva a Theano-val. Az a tény, hogy több CPU-t is felhasználhat, olyanvá teszi, amely kevesebb idő alatt bonyolult számításokat végezhet, mint amit Theano ugyanahhoz vesz.

Mérsékelt népszerűség

A Tensorflow-hoz képest kevésbé népszerűnek tekinthető, jellegzetességeinek néhány korlátozása miatt. Csak python programozásban használható, és korlátozható az egyetlen CPU AMD használatára, ezért csak akkor előnyös, ha normál számítások szükségesek.

Rendkívül népszerű

A Tensorflow könyvtárat úgy fejlesztették ki, hogy C ++ -val és python-nal is működjön. Ezen felül képes több CPU-val is együttműködni. Ezeknek a tulajdonságoknak köszönhetően nagyon népszerű és előnyben részesített azon a helyen, ahol összetett számításokra van szükség.

Következtetés

A Theano vs Tensorflow saját jelentőséggel bír, és előnyben részesítése azon alkalmazás követelményein alapul, ahol alkalmazni kell. Mindkét könyvtár fennállásának fő motívuma a kutatás és fejlesztés. Ezen túlmenően nagyon gyakran használják a gyártásban is. Nagyon fontos megérteni, hogy a fejlesztők igényei szerint bármelyik könyvtárat választhatják. Ezenkívül az a technológia, amelyben az alkalmazást fejleszteni kell, nagyon fontos. A mesterséges intelligencia megvalósításának grafikus folyamatát ösztönző összes kutatás kihasználja ezeket a könyvtárakat. Ezeket a könyvtárakat egyszerűen kiválaszthatja, hogy rövid idő alatt elkészítsék a gépi tanulási funkciókkal támogatott alkalmazásokat.

Ajánlott cikkek

Ez egy útmutató a Theano vs Tensorflow-hoz. Itt tárgyaljuk a Theano vs Tensorflow kulcsfontosságú különbségeket is az infographics és az összehasonlító táblázat segítségével. A következő cikkeket is megnézheti további információkért