Unterschiede zwischen Theano und Tensorflow
Theano kann als die Bibliothek definiert werden, die zu Python gehört und die Anwendungsentwicklung erleichtert, indem der Compiler für die Auswertung des mathematischen Ausdrucks und auch für dessen Manipulationen optimiert wird. Es ist daran gewöhnt, das Merkmal der künstlichen Intelligenz zu sein, indem man Python benutzt. NumPy-Esque-Syntax wurde verwendet, um diese Bibliothek in Python zu implementieren. Es verwendet die Architektur der CPU, sobald die Codes mit dieser kompilierten Methode geschrieben wurden.
Tensorflow ist eine weitere Bibliothek, die frei von Open Source ist und zur Implementierung des Datenflusses im Programm verwendet werden kann. Ähnlich wie Theano kann es auch als mathematische Bibliothek betrachtet werden, die durch ihre Rechenfähigkeit zum maschinellen Lernen beiträgt. Der Grund für die Entwicklung dieser Bibliothek war, sie für Forschungszwecke nutzbar zu machen. Mit der Weiterentwicklung dieser Bibliothek wurde sie als ausreichend zuverlässig angesehen, um in der Produktionsumgebung verwendet zu werden. Der Benutzer kann ein neuronales Netzwerk erstellen, das in großem Maßstab funktioniert und mehrschichtig sein kann. Es trägt zur künstlichen Intelligenz bei, indem es die Verwendung von Datenflussgraphen einführt. Beide Bibliotheken bieten den Entwicklern die Möglichkeit, die Funktionen zu implementieren, die in den Bereich der künstlichen Intelligenz fallen. Basierend auf den Anforderungen kann eine dieser Bibliotheken von den Entwicklern ausgewählt werden.
Head to Head Vergleich zwischen Theano und Tensorflow (Infografik)
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Hauptunterschiede zwischen Theano und Tensorflow
Theano vs Tensorflow sind die Bibliotheken, die fast den gleichen Zweck erfüllen. Nachfolgend sind einige der wichtigsten Unterschiede aufgeführt:
- Theano wurde von der LISA-Gruppe entwickelt, die Teil der Universität von Montreal ist, während Tensorflow vom Google Brain-Team für den internen Gebrauch entwickelt wurde. Obwohl es für den internen Gebrauch entwickelt wurde, wurde es später veröffentlicht.
- Theano wird bevorzugt, wenn die Anwendung weniger Ressourcen benötigt und die Berechnung nicht sehr komplex ist. Bei der Entwicklung der Algorithmen, die eine moderate Systemkonfiguration erfordern, kann Theano ohne Zweifel verwendet werden. Tensorflow wird bevorzugt, wenn umfangreiche Berechnungen erforderlich sind und die Ressourcen ausreichend verfügbar sind. Es ist außerdem ein Vorteil von Tensorflow, dass der komplexe Algorithmus im System ausgeführt werden kann.
- Die Bibliothek von Theano bietet eine Plattform, auf der nur Python-basierte Anwendungen darauf zugreifen können. Aufgrund seiner Einschränkungen wird es von den Forschern, die gerne in C ++ arbeiten, nicht bevorzugt. Tensorflow lässt uns es auch mit C ++ und Python verwenden, das schließlich die erweiterte Umgebung für die Forschung bietet.
- Beide wurden für den gleichen Zweck entwickelt, aber aufgrund der Rolle von Organisationen tragen sie das Zeichen der Zuverlässigkeit mit sich. Tensorflow wurde von Google entwickelt und hat ein engagiertes Team namens Brain Team, das dieses ständig weiterentwickelt. Tensorflow ist ziemlich populär als Theano. Theano wurde von der LISA-Gruppe entwickelt und funktioniert einwandfrei, ist jedoch aufgrund einiger Einschränkungen nicht so beliebt wie Tensorflow.
Theano vs Tensorflow Vergleichstabelle
Nachfolgend sind die Unterschiede zwischen Theano und Tensorflow aufgeführt.
| Theano | Tensorflow |
| Nur Python-basierte Bibliothek
Theano ist eine vollständig auf Python basierende Bibliothek, was bedeutet, dass es nur mit Python verwendet werden darf. Diese Bibliothek funktioniert nur mit der Python-Sprache und hängt von der Python-Programmierung ab, um implementiert zu werden. | C ++ und Python-basierte Bibliothek
Tensorflow ist die C ++ - und Python-basierte Bibliothek, die sowohl in der C ++ - als auch in der Python-Programmierung verwendet werden kann. In der Lage zu sein, in zwei Sprachen zu dienen, wird es von den Entwicklern betrachtet. |
| Verwendet eine einzelne CPU
Es verwendet die einzelne CPU zur Verarbeitung oder zur Durchführung der Berechnungen. Es nutzt eine einzelne CPU effizient aus und generiert das Ergebnis, das auf der Rechenleistung der CPU basiert. | Verwendet eine oder mehrere CPUs
Tensorflow kann je nach Leistung eine oder mehrere CPUs verwenden. Die Verwendung einer Mehrfach-CPU gegenüber einer Einzel-CPU hat immer den Vorzug, da dies zu einer Verkürzung der für die Durchführung von Berechnungen möglicherweise erforderlichen Zeit führt. |
| Mäßige Kompiliergeschwindigkeit
Theano ist stark genug, um komplexe Berechnungen durchzuführen, aber manchmal ist es aufgrund seiner geringen Kompiliergeschwindigkeit nicht in der Lage, die Anforderungen zu erfüllen. Die Kompilierungszeit ist zwar zu hoch, kann jedoch zu Zeitverlust führen, wenn die Komplexität des Programms hoch ist. | Schnelle Kompiliergeschwindigkeit
Tensorflow benötigt im Vergleich zu Theano weniger Kompilierzeit. Die Tatsache, dass mehrere CPUs verwendet werden können, macht es zu einer CPU, die komplexe Berechnungen in kürzerer Zeit ausführen kann als Theano für dieselbe CPU. |
| Mäßige Popularität
Im Vergleich zu Tensorflow gilt es aufgrund einiger Einschränkungen in seinen Funktionen als weniger beliebt. Es kann nur in der Python-Programmierung verwendet werden und ist auf die Verwendung von AMD mit einer einzelnen CPU beschränkt. Daher wird es nur bevorzugt, wenn normale Berechnungen erforderlich sind. | Sehr beliebt
Die Tensorflow-Bibliothek wurde entwickelt, um auch mit C ++ und Python zu arbeiten. Darüber hinaus ist es in der Lage, mit mehreren CPUs zu arbeiten. Aufgrund dieser Funktionen ist es sehr beliebt und wird an Orten bevorzugt, die komplexe Berechnungen erfordern. |
Fazit
Theano vs Tensorflow hat seine eigene Bedeutung und ihre Bevorzugung basiert auf den Anforderungen der Anwendung, in der es verwendet werden muss. Das Hauptmotiv der Existenz beider Bibliotheken ist Forschung und Entwicklung. Darüber hinaus wurde es auch in der Produktion sehr häufig eingesetzt. Es ist sehr wichtig zu verstehen, dass je nach Bedarf des Entwicklers eine der Bibliotheken ausgewählt werden kann. Auch die Technologie, in der die Anwendung entwickelt werden muss, spielt eine große Rolle. Alle Untersuchungen, die den grafischen Fluss für die Implementierung künstlicher Intelligenz vorantreiben, nutzen diese Bibliotheken. Diese Bibliotheken können einfach ausgewählt werden, um in kurzer Zeit maschinelle Lernfunktionen für Anwendungen zu erstellen.
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