Theano vs Tensorflow - As 4 principais diferenças que você deve aprender

Diferenças entre Theano e Tensorflow

Theano pode ser definido como a biblioteca que pertence ao python e facilita o desenvolvimento de aplicativos, otimizando o compilador para a avaliação da expressão matemática e também de suas manipulações. Está acostumado a ser o recurso da inteligência artificial, fazendo uso de python. A sintaxe NumPy-Esque foi usada para implementar esta biblioteca em python. Ele usa a arquitetura da CPU depois que os códigos foram escritos usando isso compilado.

O Tensorflow é outra biblioteca gratuita de código aberto que pode ser usada para implementar o fluxo de dados no programa. Semelhante ao Theano, também pode ser considerada como a biblioteca matemática que contribui para o aprendizado de máquina pela capacidade de computação que oferece. A razão por trás do desenvolvimento desta biblioteca foi trazê-la para uso para fins de pesquisa. Com o avanço desta biblioteca, foi considerado bastante confiável para ser usado no ambiente de produção. Ele permite que o usuário crie uma rede neural que funciona em larga escala e pode ser de várias camadas. Contribui para a inteligência artificial, introduzindo o uso de gráficos de fluxo de dados. Ambas as bibliotecas permitem aos desenvolvedores implementar os recursos que se enquadram no domínio da inteligência artificial. Com base no requisito, qualquer uma dessas bibliotecas pode ser escolhida pelos desenvolvedores.

Comparação cara a cara entre Theano x Tensorflow (Infográficos)

Abaixo está as 4 principais comparações entre Theano vs Tensorflow

Principais diferenças entre o Theano e o Tensorflow

Theano vs Tensorflow são as bibliotecas que têm quase o mesmo propósito. A seguir, estão algumas das principais diferenças mencionadas abaixo:

O Theano foi desenvolvido pelo grupo LISA, que faz parte do time do colégio de Montreal, enquanto o Tensorflow foi desenvolvido pela equipe do Google Brain para uso interno. Embora tenha sido desenvolvido para uso interno, tornou-se público posteriormente.
O Theano é preferido quando o aplicativo precisa de menos recursos e o cálculo não é muito complexo. Ao desenvolver os algoritmos que precisam de configuração moderada do sistema, o Theano pode ser usado sem qualquer dúvida. O fluxo tensor é preferido quando grandes cálculos são necessários e os recursos estão adequadamente disponíveis. Além disso, é uma vantagem do Tensorflow permitir que o algoritmo complexo seja executado no sistema.
A biblioteca Theano fornece uma plataforma na qual apenas aplicativos baseados em Python podem utilizá-la. Devido a suas limitações, não é preferido pelos pesquisadores que gostam de trabalhar em C ++. O Tensorflow nos permite usá-lo com C ++ e python, que também oferecem o ambiente estendido para pesquisa.
Ambos são desenvolvidos para o mesmo objetivo, mas devido ao papel das organizações, eles mantêm o rótulo de confiabilidade. Sendo desenvolvido pelo Google, que possui uma equipe dedicada chamada cérebro, que desenvolve isso continuamente, o Tensorflow é muito popular que o Theano. O Theano foi desenvolvido pelo grupo LISA e funciona perfeitamente bem, mas não é tão popular como o Tensorflow devido a algumas das limitações que possui.

Tabela de comparação Theano vs Tensorflow

Abaixo estão as diferenças entre o Theano e o Tensorflow.

Theano

Tensorflow

Somente biblioteca baseada em python

O Theano é uma biblioteca completamente baseada em python, o que significa que deve ser usada apenas com python. Esta biblioteca funcionará apenas com a linguagem python e depende da programação python para ser implementada.

Biblioteca baseada em C ++ e python

O Tensorflow é a biblioteca baseada em C ++ e python, o que significa que poderia ser usada tanto na programação C ++ quanto na Python. Ser capaz de servir em dois idiomas, é considerado pelos desenvolvedores.

Usa CPU única

Ele usa a única CPU para processar ou executar os cálculos. Faz o uso eficiente de uma única CPU e gera o resultado com base no poder de processamento da CPU.

Usa uma ou mais CPUs

O Tensorflow é capaz de usar uma ou mais CPUs com base no desempenho que deve ter. O uso de uma CPU múltipla sobre uma única sempre tem uma preferência, pois leva a reduzir o tempo que leva para concluir os cálculos.

Velocidade moderada de compilação

O Theano é amplo o suficiente para executar cálculos complexos, mas às vezes não é capaz de atender aos requisitos devido à sua baixa velocidade de compilação. Embora o tempo de compilação seja muito alto, pode levar algum tempo se a complexidade do programa for alta.

Rápida velocidade de compilação

O fluxo tensor é considerado por levar menos tempo de compilação, em comparação com o Theano. O fato de poder fazer uso de várias CPUs faz com que seja possível realizar cálculos complexos em menos tempo do que o Theano considera o mesmo.

Popularidade moderada

Em comparação com o Tensorflow, é considerado menos popular devido a algumas das limitações em seus recursos. Ele pode ser usado apenas na programação python e limitado ao uso de CPU AMD única; portanto, é preferível apenas onde cálculos normais são necessários.

Altamente popular

A biblioteca Tensorflow foi desenvolvida para funcionar com C ++ e python também. Além disso, ele é capaz de trabalhar com várias CPUs. Devido a esses recursos, é bastante popular e preferido no local que precisa de cálculos complexos.

Conclusão

O Theano vs Tensorflow tem sua própria importância e sua preferência é baseada nos requisitos do aplicativo em que deve ser usado. O principal motivo de existência para ambas as bibliotecas é a pesquisa e o desenvolvimento. Além disso, também tem sido usado com frequência na produção. É muito importante entender que, de acordo com a necessidade do desenvolvedor, eles podem optar por qualquer uma das bibliotecas. Além disso, a tecnologia na qual o aplicativo deve ser desenvolvido é muito importante. Todas as pesquisas que exigem o fluxo gráfico para a implementação da inteligência artificial alavancam essas bibliotecas. Pode-se simplesmente escolher essas bibliotecas para criar os aplicativos ativados pelos recursos de aprendizado de máquina em um curto espaço de tempo.

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