TensorFlow 和 Theano 的区别

在本文中，我们将比较并找出 TensorFlow 和 Theano 之间的区别。这两个模块都用于深度学习，并且经常比较它们的技术、受欢迎程度等等。让我们来看看它们之间的详细比较。

西诺

它是一个Python库和优化编译器，用于操作和评估数学表达式，尤其是那些具有矩阵值的表达式。而 Theano 也可以定义为科学计算库，它在 2007 年推出，它可以在 CPU 和 GPU 上运行。

Theano的优点：

• Keras、Lasagne 和 Blocks 之类的包构建在 Theano 上。
• Raw Theano 是低级产品。
• 拥有 Keras、Blocks、Lasgne 等高级模块，使其更易于使用。

Theano的缺点：

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

TensorFlow

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

TensorFlow 的优势：

• 它适用于强化学习等算法。
• 提供图计算抽象。
• 数据和模型的并行性是可用的。
• 它可以在各种 CPU 和 GPU 上运行。

TensorFlow 的缺点：

• 由于它不接受矩阵运算，因此复制这些巨大的矩阵是一种耗时的方法。
• 与其他框架相比，它运行缓慢。
• 没有可用的预训练模型。
• 退出程序以在Python加载每个新的训练批次。
• 不太适应。
• 在大型开发程序中，动态类型很容易出错。

TensorFlow 和 Theano 之间的差异表

	TensorFlow	Theano
Execution Speed	TensorFlow execution speed is slow when compared to Theano. But in the case of handling the tasks which require multiple GPU TensorFlow is faster.	Theano performs tasks way faster than TensorFlow. Mainly the tasks that require a single GPU will run faster in Theano.
Technology	TensorFlow lacks native windows support. It doesn’t support Lasagne.	Theano has native windows support. It also supports High-Level Wrappers like Lasagne.
Documentation	Tensorflow has lesser documentation when in comparison with Theano.	Theano has more documentation compared to TensorFlow.
Compatibility	TensorFlow runs specifically on Linux, macOS, Windows, and Android.	Theano runs on cross-platform.
Popularity	TensorFlow is one of the famous Deep Learning libraries and is mostly used for research purposes.	Theano is an old Framework that is not used mostly.
Inbuilt models	TensorFlow does not have any pre-trained inbuilt models	Theano is compatible with a deep learning library called Keras which contains some pre-trained models.

结论：

两个框架中的接口是相同的。另一方面，TensorFlow 使用起来要容易得多，因为它带有很多监控工具。在功能和速度方面，Theano 更好，但 TensorFlow 最适合部署。