Theano proti Tensorflow - Najboljše 4 razlike, ki bi se jih morali naučiti

Razlike med Theano proti Tensorflow

Theano je mogoče opredeliti kot knjižnico, ki pripada pythonu in olajša razvoj aplikacij z optimizacijo prevajalnika za oceno matematičnega izraza in tudi njihovih manipulacij. To je navada, da je značilnost umetne inteligence z uporabo pythona. Za izvajanje te knjižnice v pythonu je uporabljena sintaksa NumPy-Esque. Ko se to kodo napiše, se uporabi arhitektura CPU-ja.

Tensorflow je še ena knjižnica, ki je brezplačna odprtokodnega sistema, ki se lahko uporablja za izvajanje pretoka podatkov v programu. Podobno kot Theano ga lahko štejemo tudi kot matematično knjižnico, ki prispeva k strojnemu učenju zaradi zmožnosti računanja, ki ga ponuja. Razlog za razvoj te knjižnice je bila uporaba le-te v raziskovalne namene. Z napredkom v tej knjižnici se je zdelo, da je dovolj zanesljiv za uporabo v proizvodnem okolju. Uporabniku omogoča ustvarjanje nevronske mreže, ki deluje v velikem obsegu in je lahko večplastna. Prispeva k umetni inteligenci z uvedbo uporabe grafov pretoka podatkov. Obe knjižnici omogočata razvijalcem, da izvajajo funkcije, ki spadajo pod domen umetne inteligence. Na podlagi zahteve lahko razvijalci izberejo katero koli od teh knjižnic.

Primerjava med glavo med Theano in Tensorflow (Infographics)

Spodaj je zgornjih 4 primerjav med Theano in Tensorflow

Ključne razlike med Theano proti Tensorflowom

Theano vs Tensorflow so knjižnice, ki služijo skoraj istemu namenu. Sledi nekaj ključnih razlik, ki so navedene spodaj:

Theano je razvila skupina LISA, ki je del razgibanega Montreala, Tensorflow pa je za interno uporabo razvila ekipa Google Brain. Čeprav je bil razvit za notranjo uporabo, je bil javno objavljen naknadno.
Theano je najprimernejši, kadar aplikacija potrebuje manj virov in računanje ni veliko zapleteno. Pri razvijanju algoritmov, ki potrebujejo zmerno sistemsko konfiguracijo, je Theano mogoče uporabljati brez dvoma. Tensorflow je najprimernejši, kadar so potrebne ogromne izračune in so sredstva ustrezno na voljo. Prednost Tensorflowa je tudi ta, da omogoča zapleten algoritem v sistemu.
Theano knjižnica ponuja platformo, na kateri lahko uporabljajo le aplikacije na osnovi Pythona. Zaradi svojih omejitev ga raziskovalci, ki radi delajo v C ++, ne preferirajo. Tensorflow nam omogoči uporabo s C ++ in pitonom, ki sčasoma ponuja razširjeno okolje za raziskave.
Obe sta razviti z istim namenom, vendar zaradi vloge organizacij nosita oznako zanesljivosti. Tensorflow je bil razvit s strani Googla, ki ima namensko ekipo z imenom možganska ekipa, ki to nenehno razvija, precej priljubljen kot Theano. Theano je razvila skupina LISA in deluje popolnoma v redu, vendar zaradi nekaterih omejitev ni tako priljubljen Tensorflow.

Primerjalna tabela Theano proti Tensorflowu

Spodaj so prikazane razlike med Theano proti Tensorflow.

Theano

Tensorflow

Samo knjižnica na osnovi pytona

Theano je knjižnica, ki temelji na pitonu, kar pomeni, da jo je treba uporabljati samo s pitonom. Ta knjižnica bo delovala samo z jezikom python in je odvisna od programiranja pythona.

C ++ in knjižnica na osnovi pytona

Tensorflow je knjižnica, ki temelji na C ++ in pythonu, kar pomeni, da bi jo bilo mogoče uporabiti v programiranju C ++ in Python. Razvijalci menijo, da lahko strežejo v dveh jezikih.

Uporablja en procesor

En procesor uporablja za obdelavo ali za izvajanje računov. Učinkovito uporablja en sam CPU in ustvarja rezultat, ki temelji na procesni moči CPU-ja.

Uporablja enega ali več CPU-jev

Tensorflow je sposoben uporabljati enega ali več CPU-jev glede na njegovo zmogljivost. Uporaba več CPU-ja nad enim ima vedno prednost, saj vodi do zmanjšanja časa, potrebnega za dokončanje izračunov.

Zmerna hitrost prevajanja

Theano je dovolj močan za izvajanje kompleksnih izračunov, vendar včasih zaradi nizke hitrosti prevajanja ne more izpolniti zahtev. Čeprav je čas priprave previsok, vendar bi lahko zahteval čas, če je zahtevnost programa velika.

Hitro prevajanje hitrost

Tensorflow velja za to, da si v primerjavi s Theanoom vzame manj časa za sestavljanje. Dejstvo, da bi lahko uporabil več CPU-jev, je tisto, ki lahko zapletene izračune opravi v krajšem času kot tisto, ki ga Theano vzame za isto.

Zmerna priljubljenost

V primerjavi s Tensorflowom zaradi nekaterih omejitev velja za manj priljubljen. Uporablja se lahko samo v programiranju python-a in omejuje na uporabo enega samodejnega procesorja, zato je prednostno le tam, kjer so potrebni običajni izračuni.

Zelo priljubljena

Knjižnica Tensorflow je bila razvita tudi za delo s C ++ in pitonom. Poleg tega je sposoben delati z več CPU-ji. Zaradi teh lastnosti je precej priljubljen in raje na mestu, ki potrebuje zapletene izračune.

Zaključek

Theano proti Tensorflow ima svoj pomen in njihova prednost temelji na zahtevah aplikacije, kjer ga je treba uporabiti. Glavni motiv obstoja obeh knjižnic je raziskovanje in razvoj. Poleg tega se zelo pogosto uporablja tudi v proizvodnji. Zelo pomembno je razumeti, da se lahko glede na potrebe razvijalca odločijo za katero koli knjižnico. Tudi tehnologija, v kateri je treba razviti aplikacijo, je zelo pomembna. Vse raziskave, ki spodbujajo grafični tok za izvajanje umetne inteligence, podpirajo te knjižnice. Enostavno lahko izberete te knjižnice, da v kratkem času zgradite funkcije, ki jih omogočajo strojno učenje.

Priporočeni članki

To je vodnik za Theano proti Tensorflowu. Tukaj razpravljamo tudi o glavnih razlikah Theano proti Tensorflowu z infografiko in primerjalno tabelo. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke