Theano vs Tensorflow - Topp 4 forskjeller du bør lære

Forskjeller mellom Theano vs Tensorflow

Theano kan defineres som biblioteket som hører til python og letter applikasjonsutviklingen ved å optimalisere kompilatoren for evaluering av det matematiske uttrykket og også manipulering av dem. Det er vant til å være trekk ved kunstig intelligens ved å gjøre bruk av python. NumPy-Esque-syntaks er blitt brukt til å implementere dette biblioteket i python. Den bruker CPU-arkitekturen når kodene ble skrevet ved å bruke denne kompilert.

Tensorflow er et annet bibliotek som er gratis en åpen kildekode som kan brukes til å implementere dataflow i programmet. I likhet med Theano, kan det også betraktes som det matematiske biblioteket som bidrar til maskinlæring av beregningsevnen det tilbyr. Årsaken bak utviklingen av dette biblioteket var å ta det i bruk til forskningsformål. Med avansementet i dette biblioteket, har det blitt ansett som pålitelig å bli brukt i produksjonsmiljøet. Den lar brukeren lage et nevralt nettverk som fungerer i stor skala og kan være flerlags. Det bidrar til kunstig intelligens ved å introdusere bruken av dataflytgrafer. Begge disse bibliotekene gir en måte for utviklerne å implementere funksjonene som faller inn under domenet til kunstig intelligens. Basert på kravet kan begge disse bibliotekene velge av utviklerne.

Sammenligning av topp mot hode mellom Theano vs tensorflow (Infographics)

Nedenfor er de 4 beste sammenligningene mellom Theano vs Tensorflow

Viktige forskjeller mellom Theano vs tensorflow

Theano vs Tensorflow er bibliotekene som tjener nesten samme formål. Følgende er noen av de viktigste forskjellene som er nevnt nedenfor:

Theano er utviklet av LISA-gruppen som er en del av universitetet i Montreal, mens Tensorflow er utviklet av Google Brain-teamet for intern bruk. Selv om det ble utviklet for intern bruk av det, ble det offentliggjort etterpå.
Theano er å foretrekke når applikasjonen trenger færre ressurser og beregningen ikke er mye komplisert. Mens du utvikler algoritmene som trenger moderat systemkonfigurasjon, kan Theano brukes uten tvil. Tensorflyt er å foretrekke når enorme beregninger er nødvendige og ressursene er tilstrekkelig tilgjengelige. Det er dessuten en fordel med Tensorflow at den lar den komplekse algoritmen kjøres i systemet.
Theano-biblioteket gir en plattform der bare Python-baserte applikasjoner kan være i stand til å utnytte det. På grunn av begrensningene, foretrekkes det ikke av forskerne som er glad i å jobbe i C ++. Tensorflow lar oss bruke det med C ++ og python også som til slutt tilbyr det utvidede miljøet for forskning.
Begge er utviklet for samme formål, men på grunn av organisasjonenes rolle, har de etiketten for pålitelighet sammen med seg. Blant utviklet av Google som har et dedikert team med navnet hjerneteam som kontinuerlig utvikler dette, er Tensorflow ganske populært enn Theano. Theano er utviklet av LISA-gruppen og fungerer helt greit, men det er ikke så populært Tensorflow på grunn av noen av begrensningene det har.

Theano vs Tensorflow Sammenligningstabell

Nedenfor er forskjellene mellom Theano vs Tensorflow.

Theano

tensorflow

Bare pytonbasert bibliotek

Theano er et helt pytonbasert bibliotek som betyr at det bare må brukes med pyton. Dette biblioteket fungerer bare med pythonspråket og avhenger av python-programmering for å bli implementert.

C ++ og pytonbasert bibliotek

Tensorflow er det C ++ og python-baserte biblioteket som betyr at det kan brukes i begge, C ++ og Python-programmeringen. Å kunne tjene på to språk, vurderes av utviklerne.

Bruker enkelt CPU

Den bruker enkelt CPU for prosessering eller for å utføre beregningene. Det gjør effektiv bruk av en enkelt CPU og genererer resultatet som er basert på prosessorkraften til CPUen.

Bruker en eller flere CPUer

Tensorflow er i stand til å bruke en eller flere CPUer basert på hvordan den må utføre. Å bruke en flere CPU over en enkelt har alltid en preferanse ettersom det fører til å redusere tiden det kan ta å fullføre beregninger.

Moderat samlehastighet

Theano er god nok til å utføre komplekse beregninger, men noen ganger klarer den ikke å oppfylle kravene på grunn av den lave kompilasjonshastigheten. Skjønt kompileringstiden er for høy, men kan føre til å ta tid hvis kompleksiteten i programmet er høy.

Rask kompilasjonshastighet

Tensorflow er vurdert å ta mindre tid å sammenligne sammenlignet med Theano. Det faktum at det kan benytte seg av flere CPUer, gjør det til den som kan gjøre komplekse beregninger på kortere tid enn hva Theano tar for det samme.

Moderat popularitet

Sammenlignet med Tensorflow regnes den som mindre populær på grunn av noen av begrensningene i funksjonene. Det kan bare brukes i python-programmering og begrenset til å bruke enkelt CPU AMD, og foretrekkes derfor bare der det er nødvendig med normale beregninger.

Svært populær

Tensorflow-biblioteket er utviklet for å fungere med C ++ og python også. I tillegg til dette er den i stand til å jobbe med flere CPUer. På grunn av disse funksjonene er det ganske populært og foretrukket på stedet som trenger komplekse beregninger.

Konklusjon

Theano vs Tensorflow har sin egen betydning, og deres preferanser er basert på kravene til applikasjonen der den må brukes. Hovedmotivet for eksistens for begge bibliotekene er forskning og utvikling. I tillegg til det har den blitt brukt veldig ofte også i produksjonen. Det er veldig viktig å forstå at i henhold til utviklerens behov, kan de velge et av bibliotekene. Dessuten betyr teknologien applikasjonen må utvikles mye. Alle forskningene som oppfordrer den grafiske flyten for implementering av kunstig intelligens, utnytter disse bibliotekene. Man kan ganske enkelt velge disse bibliotekene for å bygge applikasjoner som er aktivert for maskinlæringsfunksjoner på kort tid.

Anbefalte artikler

Dette er en guide til Theano vs Tensorflow. Her diskuterer vi også Theano vs Tensorflow viktige forskjeller med infografikk og sammenligningstabell. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer