Theano vs Tensorflow - Las 4 principales diferencias que debes aprender

Diferencias entre Theano y Tensorflow

Theano puede definirse como la biblioteca que pertenece a Python y facilita el desarrollo de la aplicación al optimizar el compilador para la evaluación de la expresión matemática y también sus manipulaciones. Está acostumbrado a ser la característica de la inteligencia artificial al hacer uso de python. La sintaxis NumPy-Esque se ha utilizado para implementar esta biblioteca en python. Utiliza la arquitectura de la CPU una vez que los códigos fueron escritos usando este compilado.

Tensorflow es otra biblioteca que es libre y de código abierto que podría usarse para implementar el flujo de datos en el programa. Similar a Theano, también puede considerarse como la biblioteca matemática que contribuye al aprendizaje automático por la capacidad de cálculo que ofrece. La razón detrás del desarrollo de esta biblioteca fue ponerla en uso con fines de investigación. Con el avance en esta biblioteca, se ha considerado bastante confiable para usarse en el entorno de producción. Permite al usuario crear una red neuronal que funciona a gran escala y puede ser multicapa. Contribuye a la inteligencia artificial al introducir el uso de gráficos de flujo de datos. Ambas bibliotecas abren un camino para que los desarrolladores implementen las características que caen bajo el dominio de la inteligencia artificial. Según el requisito, los desarrolladores pueden elegir cualquiera de estas bibliotecas.

Comparación cabeza a cabeza entre Theano vs Tensorflow (Infografía)

A continuación se muestran las 4 principales comparaciones entre Theano y Tensorflow

Diferencias clave entre Theano y Tensorflow

Theano vs Tensorflow son las bibliotecas que sirven casi para el mismo propósito. Las siguientes son algunas de las diferencias clave que se mencionan a continuación:

Theano ha sido desarrollado por el grupo LISA, que forma parte de la universidad de Montreal, mientras que Tensorflow ha sido desarrollado por el equipo de Google Brain para uso interno. Aunque fue desarrollado para su uso interno, se ha hecho público después.
Se prefiere Theano cuando la aplicación necesita menos recursos y el cálculo no es muy complejo. Mientras desarrolla los algoritmos que necesitan una configuración moderada del sistema, Theano se puede usar sin ninguna duda. Se prefiere Tensorflow cuando se requieren grandes cálculos y los recursos están adecuadamente disponibles. Además, es una ventaja de Tensorflow que permite que el algoritmo complejo se ejecute en el sistema.
La biblioteca Theano proporciona una plataforma donde solo las aplicaciones basadas en Python pueden aprovecharla. Debido a sus limitaciones, los investigadores que prefieren trabajar en C ++ no lo prefieren. Tensorflow nos permite usarlo también con C ++ y Python, que finalmente ofrece un entorno extendido para la investigación.
Ambos se desarrollan con el mismo propósito, pero debido al papel de las organizaciones, tienen la etiqueta de fiabilidad con ellos. Al ser desarrollado por Google que tiene un equipo dedicado llamado equipo cerebral que desarrolla esto continuamente, Tensorflow es bastante popular que Theano. Theano ha sido desarrollado por el grupo LISA y funciona perfectamente bien, pero no es tan popular Tensorflow debido a algunas de las limitaciones que tiene.

Tabla de comparación de Theano vs Tensorflow

A continuación se muestran las diferencias entre Theano y Tensorflow.

Theano

Tensorflow

Solo biblioteca basada en Python

Theano es una biblioteca completamente basada en Python, lo que significa que debe usarse solo con Python. Esta biblioteca funcionará solo con el lenguaje python y depende de la programación de python para implementarse.

Biblioteca basada en C ++ y Python

Tensorflow es la biblioteca basada en C ++ y Python, lo que significa que podría usarse tanto en la programación de C ++ como de Python. Ser capaz de servir en dos idiomas, es considerado por los desarrolladores.

Utiliza una sola CPU

Utiliza la CPU única para procesar o para realizar los cálculos. Hace un uso eficiente de una sola CPU y genera el resultado que se basa en la potencia de procesamiento de la CPU.

Utiliza una o más CPU

Tensorflow es capaz de usar una o más CPU en función de cómo debe funcionar. El uso de una CPU múltiple en lugar de una sola siempre tiene preferencia, ya que reduce el tiempo que puede llevar completar los cálculos.

Velocidad de compilación moderada

Theano es lo suficientemente fuerte como para realizar cálculos complejos, pero a veces no puede cumplir con los requisitos debido a su baja velocidad de compilación. Aunque el tiempo de compilación es demasiado alto, podría llevar a tomarse tiempo si la complejidad del programa es alta.

Velocidad de compilación rápida

Tensorflow se considera por tomar menos tiempo de compilación en comparación con Theano. El hecho de que pueda hacer uso de múltiples CPU lo convierte en el que puede realizar cálculos complejos en menos tiempo del que Theano toma para el mismo.

Moderada popularidad

En comparación con Tensorflow, se considera menos popular debido a algunas de las limitaciones en sus características. Se puede usar solo en la programación de Python y se limita a usar una sola CPU AMD, por lo tanto, solo se prefiere donde se requieren cálculos normales.

Muy popular

La biblioteca Tensorflow ha sido desarrollada para funcionar también con C ++ y python. Además de esto, es capaz de trabajar con múltiples CPU. Debido a estas características, es bastante popular y preferido en el lugar que necesita cálculos complejos.

Conclusión

Theano vs Tensorflow tiene su propia importancia y su preferencia se basa en los requisitos de la aplicación donde se debe utilizar. El motivo principal de existencia para ambas bibliotecas es la investigación y el desarrollo. Además de eso, también se ha utilizado con mucha frecuencia en la producción. Es muy importante comprender que, según las necesidades del desarrollador, pueden optar por cualquiera de las bibliotecas. Además, la tecnología en la que se debe desarrollar la aplicación es muy importante. Todas las investigaciones que impulsan el flujo gráfico para la implementación de inteligencia artificial aprovechan estas bibliotecas. Simplemente puede elegir estas bibliotecas para construir las aplicaciones habilitadas para funciones de aprendizaje automático en un corto período de tiempo.

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Esta es una guía de Theano vs Tensorflow. Aquí también discutimos las diferencias clave de Theano vs Tensorflow con la infografía y la tabla de comparación. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información.