TensorFlow和Theano之间的区别

深度学习领域的研究人员使用TensorFlow和Theano，并且经常将它们的受欢迎程度，技术优势，易用性等进行比较。

TensorFlow是由Google Brain团队的工程师和研究人员开发的，而Theano是由蒙特利尔大学MILA的Yoshua Bengio开发的，自2007年以来一直存在。

Theano和TensorFlow之间的主要区别：

两者都是服务于几乎相同目的的库。以下是一些重要差异，如下所述：

• Theano由隶属于蒙特利尔大学的LISA集团开发，而Google Brain团队开发了TensorFlow供内部使用。通过设计用于内部使用，此后已公开。
• 当应用程序需要的资源不足并且计算并不复杂时，theano是首选。在开发需要适度系统配置的算法时，毫无疑问可以使用Theano。当需要进行大量计算且资源适当可用时，首选TensorFlow。 TensorFlow的一个优点是，它允许复杂的算法在系统中运行。
• Theano库提供了仅基于Python的应用程序可以对其进行授权的地方。由于这些限制，对使用C++感兴趣的研究人员不喜欢它。 TensorFlow允许我们将其与C++和Python一起使用，最终为研究提供了扩展的环境。
• 两者都是为相同的目标而开发的，但是由于组织的作用，它们具有可靠性的标签。由Google开发的Google有一个名为大脑小组的专门团队，并将不断进行开发。
• TensorFlow比Theano受欢迎得多。
• Theano由一个名为LISA的团队开发，效果非常好，但是由于其某些局限性，它不如TensorFlow受欢迎。
• 在流行情况下，TensorFlow赢得了高分，这是事实，它得到了领先的技术传奇之一Google的支持。相比之下，到目前为止，Theano由蒙特利尔大学的MILA积极开发和维护，团队中有50多名成员，为不断改进它做出了贡献。
• 许多专家认为TensorFlow就像Theano的完全重新实现一样，并且Google创建了TensorFlow来替代Theano。即使如此，后者在许多方面也被认为比TensorFlow更快。
• Theano还支持更广泛的操作和各种程序，尽管TF在这些方面已显示出希望，但仍需要时间与Theano相提并论。

Theano和TensorFlow的比较