在这篇文章中,我们将比较并找出TensorFlow和Theano的区别。这两个模块都是用于深度学习的,并且经常因其技术、受欢迎程度等而被比较。让我们来看看它们之间的详细比较。

Theano

它是一个Python库和优化编译器,用于操作和评估数学表达式,特别是那些矩阵值。Theano也可以被定义为2007年推出的科学计算库,它可以在CPU和GPU上运行。

Theano的优势:

  • Keras、Lasagne和Blocks等软件包都是建立在Theano之上的。
  • 原始Theano是一个低级别的产品。
  • 拥有像Keras、Blocks、Lasagne等高级模块,使其更加可用。

Theano的缺点:

  • 在AWS上,它可能很复杂vsDiffER
  • 它可以在单个GPU上运行。
  • 对于庞大而复杂的模型需要大量的编译时间。
  • 错误通知很复杂,这使得调试更加困难VsDIfFeR

TensorFlow

它是主要用于机器学习程序员的开源贡献的软件。TensorFlow是一个符号数学库,用于机器学习应用。

TensorFlow的优点:

  • 它适用于像强化学习和其他算法。
  • 提供了图计算的抽象。
  • 提供了数据和模型的并行性。
  • 它可以在各种CPU和GPU上运行。

TensorFlow的缺点:

  • 由于它不接受矩阵操作,复制这些巨大的矩阵是一个耗时的方法。
  • 与其他框架相比,它运行缓慢。
  • 没有预训练的模型可用。
  • 在Python中掉出程序来加载每个新的训练批次。
  • 适应性不强。
  • 在大规模的开发程序上,动态键入很容易出错。

TensorFlow和Theano的区别对比

比较项 TensorFlow Theano
执行速度 与Theano相比,TensorFlow的执行速度很慢。但在处理需要多个GPU的任务时,TensorFlow更快。 Theano执行任务的速度比TensorFlow快得多。主要是那些需要单个GPU的任务在Theano中运行得更快。
技术方面 TensorFlow缺乏本地的windows支持。它不支持Lasagne。 Theano有本地的windows支持。它也支持像Lasagne这样的高级封装器。
文档 与Theano相比,Tensorflow的文档较少。 与TensorFlow相比,Theano有更多的文档。
兼容性 TensorFlow专门运行在Linux,macOS,Windows和Android上。 Theano在跨平台上运行。
流行性 TensorFlow是著名的深度学习库之一,主要用于研究目的。 Theano是一个古老的框架,不被广泛使用vSdiffEr
内置模型 TensorFlow没有任何预训练的内置模型 Theano与一个叫做Keras的深度学习库兼容,它包含一些预训练的模型。

总结:
两个框架的接口是相同的。另一方面,TensorFlow更容易使用,因为它有很多监控工具vSDIfFer。在功能和速度方面,Theano更好,但TensorFlow最适合于部署。

TensorFlow和Theano的区别

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