Theano vs Tensorflow - Top 4 verschillen die u moet leren

Verschillen tussen Theano vs Tensorflow

Theano kan worden gedefinieerd als de bibliotheek die bij python hoort en de ontwikkeling van de applicatie vergemakkelijkt door de compiler te optimaliseren voor de evaluatie van de wiskundige uitdrukking en ook hun manipulaties. Het is gewend het kenmerk van kunstmatige intelligentie te zijn door het gebruik van python. NumPy-Esque syntaxis is gebruikt om deze bibliotheek in python te implementeren. Het maakt gebruik van de architectuur van de CPU zodra de codes zijn geschreven met behulp van deze gecompileerd.

Tensorflow is een andere bibliotheek die gratis een open-source is die kan worden gebruikt om de gegevensstroom in het programma te implementeren. Net als Theano kan het ook worden beschouwd als de wiskundige bibliotheek die bijdraagt aan machine learning door het rekenvermogen dat het biedt. De reden achter de ontwikkeling van deze bibliotheek was om deze in gebruik te nemen voor onderzoeksdoeleinden. Met de vooruitgang in deze bibliotheek werd het als voldoende betrouwbaar beschouwd om in de productieomgeving te worden gebruikt. Hiermee kan de gebruiker een neuraal netwerk creëren dat op grote schaal werkt en meerdere lagen kan hebben. Het draagt bij aan kunstmatige intelligentie door het gebruik van datastroomgrafieken te introduceren. Beide bibliotheken maken een manier voor de ontwikkelaars om de functies te implementeren die onder het domein van kunstmatige intelligentie vallen. Op basis van de vereiste kan een van deze bibliotheken door de ontwikkelaars worden gekozen.

Head to Head-vergelijking tussen Theano vs Tensorflow (infographics)

Hieronder vindt u de Top 4-vergelijkingen tussen Theano en Tensorflow

Belangrijkste verschillen tussen Theano versus Tensorflow

Theano vs Tensorflow zijn de bibliotheken die bijna hetzelfde doel dienen. Hier volgen enkele van de belangrijkste verschillen die hieronder worden vermeld:

Theano is ontwikkeld door de LISA-groep die deel uitmaakt van de varsity van Montreal, terwijl Tensorflow is ontwikkeld door het Google Brain-team voor intern gebruik. Hoewel het werd ontwikkeld voor het interne gebruik ervan, is het daarna openbaar gemaakt.
Theano heeft de voorkeur wanneer de applicatie minder middelen nodig heeft en de berekening niet veel ingewikkeld is. Bij het ontwikkelen van de algoritmen die een matige systeemconfiguratie vereisen, kan Theano zonder enige twijfel worden gebruikt. Tensorflow heeft de voorkeur wanneer enorme berekeningen vereist zijn en de middelen voldoende beschikbaar zijn. Het is bovendien een voordeel van Tensorflow dat het complexe algoritme in het systeem kan worden uitgevoerd.
Theano-bibliotheek biedt een platform waar alleen Python-gebaseerde toepassingen hiervan gebruik kunnen maken. Vanwege de beperkingen heeft het niet de voorkeur van de onderzoekers die dol zijn op werken in C ++. Tensorflow liet ons het ook gebruiken met C ++ en python dat uiteindelijk de uitgebreide omgeving voor onderzoek biedt.
Beiden zijn ontwikkeld voor hetzelfde doel, maar vanwege de rol van organisaties hebben ze het label van betrouwbaarheid bij zich. Tensorflow wordt ontwikkeld door Google en heeft een toegewijd team genaamd hersenteam dat dit voortdurend ontwikkelt. Het is vrijwel populair dan Theano. Theano is ontwikkeld door de LISA-groep en werkt prima, maar het is niet zo populair Tensorflow vanwege een aantal beperkingen die het heeft.

Theano vs Tensorflow vergelijkingstabel

Hieronder staan de verschillen tussen Theano vs Tensorflow.

Theano

Tensorflow

Alleen python gebaseerde bibliotheek

Theano is een volledig op python gebaseerde bibliotheek, wat betekent dat het alleen met python moet worden gebruikt. Deze bibliotheek werkt alleen met de python-taal en is afhankelijk van de programmering van python.

Op C ++ en python gebaseerde bibliotheek

Tensorflow is de op C ++ en python gebaseerde bibliotheek, wat betekent dat het in zowel de C ++ als de Python-programmering kan worden gebruikt. Omdat het in twee talen kan dienen, wordt het door de ontwikkelaars overwogen.

Gebruikt een enkele CPU

Het gebruikt de enkele CPU voor het verwerken of voor het uitvoeren van de berekeningen. Het maakt efficiënt gebruik van een enkele CPU en genereert de uitkomst die is gebaseerd op de verwerkingskracht van de CPU.

Gebruikt een of meer CPU's

Tensorflow is in staat om een of meer CPU's te gebruiken op basis van hoe het moet presteren. Het gebruik van een meervoudige CPU dan een enkele heeft altijd een voorkeur omdat dit ertoe leidt dat de tijd die nodig is om berekeningen te voltooien, wordt verkort.

Gematigde compilatiesnelheid

Theano is voldoende sterk om complexe berekeningen uit te voeren, maar soms kan het niet aan de eisen voldoen vanwege de lage compilatiesnelheid. Hoewel de compilatietijd te hoog is, maar dit kan leiden tot het nemen van tijd als de complexiteit van het programma hoog is.

Snelle compilatiesnelheid

Tensorflow wordt beschouwd voor het nemen van minder compilatie tijd in vergelijking met Theano. Het feit dat het gebruik zou kunnen maken van meerdere CPU's maakt het degene die complexe berekeningen in minder tijd kan doen dan wat Theano daarvoor neemt.

Matige populariteit

In vergelijking met Tensorflow wordt het als minder populair beschouwd vanwege enkele beperkingen in de functies. Het kan alleen worden gebruikt in de python-programmering en is beperkt tot het gebruik van een enkele CPU AMD en heeft daarom alleen de voorkeur wanneer normale berekeningen vereist zijn.

Zeer populair

De Tensorflow-bibliotheek is ontwikkeld om ook met C ++ en python te werken. Bovendien kan het met meerdere CPU's werken. Vanwege deze functies is het behoorlijk populair en heeft het de voorkeur op de plaats die complexe berekeningen nodig heeft.

Conclusie

Theano vs Tensorflow heeft zijn eigen belang en hun voorkeur is gebaseerd op de vereisten van de applicatie waar het moet worden gebruikt. Het hoofdmotief van het bestaan voor beide bibliotheken is onderzoek en ontwikkeling. Daarnaast is het ook heel vaak in productie gebruikt. Het is heel belangrijk om te begrijpen dat ze volgens de behoefte van de ontwikkelaar beide bibliotheken kunnen kiezen. Ook is de technologie waarin de applicatie moet worden ontwikkeld van belang. Alle onderzoeken die aandringen op de grafische stroom voor de implementatie van kunstmatige intelligentie maken gebruik van deze bibliotheken. Men kan eenvoudigweg deze bibliotheken kiezen om in korte tijd applicaties voor machinaal leren te bouwen.

Aanbevolen artikelen

Dit is een gids voor Theano vs Tensorflow. Hier bespreken we ook de belangrijkste verschillen tussen Theano en Tensorflow met infographics en vergelijkingstabel. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie