Differenze tra Theano vs Tensorflow
Theano può essere definito come la libreria che appartiene a Python e facilita lo sviluppo dell'applicazione ottimizzando il compilatore per la valutazione dell'espressione matematica e anche le loro manipolazioni. È usato per essere la caratteristica dell'intelligenza artificiale facendo uso di Python. La sintassi NumPy-Esque è stata utilizzata per implementare questa libreria in Python. Utilizza l'architettura della CPU dopo che i codici sono stati scritti usando questo compilato.
Tensorflow è un'altra libreria che è gratuita e open-source che potrebbe essere utilizzata per implementare il flusso di dati nel programma. Simile a Theano, può anche essere considerato come la biblioteca matematica che contribuisce all'apprendimento automatico grazie alla capacità di calcolo che offre. Il motivo alla base dello sviluppo di questa biblioteca era di metterlo in uso a fini di ricerca. Con l'avanzamento di questa libreria, è stato considerato ampiamente affidabile da utilizzare nell'ambiente di produzione. Consente all'utente di creare una rete neurale che funziona su larga scala e può essere multistrato. Contribuisce all'intelligenza artificiale introducendo l'uso di grafici del flusso di dati. Entrambe queste librerie consentono agli sviluppatori di implementare le funzionalità che rientrano nel dominio dell'intelligenza artificiale. In base al requisito, una di queste librerie può essere scelta dagli sviluppatori.
Confronto diretto tra Theano e Tensorflow (infografica)
Di seguito sono riportati i primi 4 confronti tra Theano e Tensorflow 
Differenze chiave tra Theano e Tensorflow
Theano vs Tensorflow sono le biblioteche che servono quasi allo stesso scopo. Di seguito sono riportate alcune delle principali differenze menzionate di seguito:
- Theano è stato sviluppato dal gruppo LISA che fa parte della varietà di Montreal mentre Tensorflow è stato sviluppato dal team di Google Brain per uso interno. Sebbene sia stato sviluppato per l'uso interno, è stato successivamente reso pubblico.
- Theano è preferito quando l'applicazione richiede meno risorse e il calcolo non è molto complesso. Durante lo sviluppo di algoritmi che richiedono una configurazione di sistema moderata, Theano può essere utilizzato senza alcun dubbio. Tensorflow è preferito quando sono richiesti enormi calcoli e le risorse sono adeguatamente disponibili. È inoltre un vantaggio di Tensorflow che consente l'esecuzione dell'algoritmo complesso nel sistema.
- La libreria Theano offre una piattaforma in cui solo le applicazioni basate su Python possono essere in grado di sfruttarla. A causa dei suoi limiti, non è preferito dai ricercatori che amano lavorare in C ++. Tensorflow ci consente di utilizzarlo anche con C ++ e Python, che alla fine offre l'ambiente esteso per la ricerca.
- Entrambi sono sviluppati per lo stesso scopo ma a causa del ruolo delle organizzazioni, detengono l'etichetta di affidabilità con loro. Sviluppato da Google che ha un team dedicato chiamato brain team che lo sviluppa continuamente, Tensorflow è molto popolare rispetto a Theano. Theano è stato sviluppato dal gruppo LISA e funziona perfettamente, ma non è così popolare Tensorflow a causa di alcuni dei limiti che ha.
Tabella di confronto Theano vs Tensorflow
Di seguito sono le differenze tra Theano vs Tensorflow.
| Theano | tensorflow |
| Solo libreria basata su Python
Theano è una libreria completamente basata su Python, il che significa che deve essere utilizzata solo con Python. Questa libreria funzionerà solo con il linguaggio Python e dipende dalla programmazione di Python per essere implementata. | Libreria basata su C ++ e python
Tensorflow è la libreria basata su C ++ e python che significa che potrebbe essere utilizzata sia nella programmazione C ++ che in Python. Essere in grado di servire in due lingue, è considerato dagli sviluppatori. |
| Utilizza CPU singola
Utilizza la singola CPU per l'elaborazione o l'esecuzione dei calcoli. Fa un uso efficiente di una singola CPU e genera il risultato che si basa sulla potenza di elaborazione della CPU. | Utilizza una o più CPU
Tensorflow è in grado di utilizzare una o più CPU in base alle sue prestazioni. L'uso di una CPU multipla su una singola ha sempre una preferenza in quanto porta a ridurre il tempo necessario per completare i calcoli. |
| Velocità di compilazione moderata
Theano è sufficientemente potente per eseguire calcoli complessi ma a volte non è in grado di soddisfare i requisiti a causa della sua bassa velocità di compilazione. Anche se il tempo di compilazione è troppo alto, ma potrebbe portare a prendere tempo se la complessità del programma è alta. | Velocità di compilazione rapida
Tensorflow è considerato per prendere meno tempo di compilazione rispetto a Theano. Il fatto che possa fare uso di più CPU lo rende quello che può fare calcoli complessi in meno tempo rispetto a ciò che viene preso da Theano per lo stesso. |
| Popolarità moderata
Rispetto a Tensorflow è considerato meno popolare a causa di alcune limitazioni nelle sue caratteristiche. Può essere utilizzato solo nella programmazione Python e limitato all'uso di una singola CPU AMD, quindi è preferibile solo dove sono richiesti calcoli normali. | Molto popolare
La libreria Tensorflow è stata sviluppata per funzionare anche con C ++ e Python. Inoltre, è in grado di funzionare con più CPU. A causa di queste caratteristiche, è piuttosto popolare e preferito nel luogo che necessita di calcoli complessi. |
Conclusione
Theano vs Tensorflow ha una sua importanza e la loro preferenza si basa sui requisiti dell'applicazione in cui deve essere utilizzata. Il motivo principale dell'esistenza per entrambe le biblioteche è la ricerca e lo sviluppo. Inoltre, è stato usato molto spesso anche in produzione. È molto importante capire che, in base alle esigenze dello sviluppatore, possono scegliere una delle librerie. Inoltre, la tecnologia in cui deve essere sviluppata l'applicazione conta molto. Tutte le ricerche che sollecitano il flusso grafico per l'implementazione dell'intelligenza artificiale sfruttano queste librerie. Si può semplicemente scegliere queste librerie per creare le applicazioni abilitate per l'apprendimento automatico in un breve lasso di tempo.
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