Theano vs Tensorflow - 4 principales différences que vous devriez apprendre

Différences entre Theano et Tensorflow

Theano peut être défini comme la bibliothèque appartenant à python et facilite le développement de l'application en optimisant le compilateur pour l'évaluation de l'expression mathématique et également leurs manipulations. Il est habitué à être la caractéristique de l'intelligence artificielle en faisant usage de python. La syntaxe NumPy-Esque a été utilisée pour implémenter cette bibliothèque en python. Il utilise l'architecture du CPU une fois que les codes ont été écrits en utilisant ce compilé.

Tensorflow est une autre bibliothèque gratuite et open-source qui pourrait être utilisée pour implémenter le flux de données dans le programme. Semblable à Theano, il peut également être considéré comme la bibliothèque mathématique qui contribue à l'apprentissage automatique par la capacité de calcul qu'il offre. La raison du développement de cette bibliothèque était de la mettre en service à des fins de recherche. Avec l'avancement de cette bibliothèque, il a été considéré comme suffisamment fiable pour être utilisé dans l'environnement de production. Il permet à l'utilisateur de créer un réseau neuronal qui fonctionne à grande échelle et peut être multicouche. Il contribue à l'intelligence artificielle en introduisant l'utilisation de graphiques de flux de données. Ces deux bibliothèques permettent aux développeurs d'implémenter les fonctionnalités qui relèvent du domaine de l'intelligence artificielle. En fonction de l'exigence, l'une ou l'autre de ces bibliothèques peut être choisie par les développeurs.

Comparaison directe entre Theano et Tensorflow (infographie)

Ci-dessous, les 4 meilleures comparaisons entre Theano et Tensorflow

Différences clés entre Theano et Tensorflow

Theano vs Tensorflow sont les bibliothèques qui servent presque le même but. Voici quelques-unes des principales différences mentionnées ci-dessous:

Theano a été développé par le groupe LISA qui fait partie de l'université de Montréal tandis que Tensorflow a été développé par l'équipe de Google Brain pour un usage interne. Bien qu'il ait été développé pour son usage interne, il a été rendu public par la suite.
Theano est préféré lorsque l'application a besoin de moins de ressources et que le calcul n'est pas très complexe. Tout en développant les algorithmes qui nécessitent une configuration système modérée, Theano peut être utilisé sans aucun doute. Tensorflow est préférable lorsque d'énormes calculs sont nécessaires et que les ressources sont suffisamment disponibles. C'est d'ailleurs un avantage de Tensorflow qu'il permet à l'algorithme complexe de s'exécuter dans le système.
La bibliothèque Theano fournit une plate-forme où seules les applications basées sur Python peuvent en tirer parti. En raison de ses limites, il n'est pas préféré par les chercheurs qui aiment travailler en C ++. Tensorflow nous a également permis de l'utiliser avec C ++ et python qui offre finalement un environnement étendu pour la recherche.
Les deux sont développés dans le même but, mais en raison du rôle des organisations, ils détiennent le label de fiabilité avec eux. Étant développé par Google qui a une équipe dédiée nommée équipe de cerveau qui développe continuellement cela, Tensorflow est à peu près populaire que Theano. Theano a été développé par le groupe LISA et fonctionne parfaitement bien, mais il n'est pas aussi populaire que Tensorflow en raison de certaines de ses limitations.

Tableau de comparaison Theano vs Tensorflow

Voici les différences entre Theano et Tensorflow.

Theano

Tensorflow

Seule bibliothèque basée sur python

Theano est une bibliothèque entièrement basée sur python, ce qui signifie qu'elle doit être utilisée uniquement avec python. Cette bibliothèque fonctionnera uniquement avec le langage python et dépend de la programmation python pour être implémentée.

Bibliothèque basée sur C ++ et python

Tensorflow est la bibliothèque basée sur C ++ et python qui signifie qu'elle pourrait être utilisée à la fois dans la programmation C ++ et Python. Pouvant servir en deux langues, il est envisagé par les développeurs.

Utilise un seul processeur

Il utilise la CPU unique pour le traitement ou pour effectuer les calculs. Il utilise efficacement un seul processeur et génère le résultat basé sur la puissance de traitement du processeur.

Utilise un ou plusieurs processeurs

Tensorflow est capable d'utiliser un ou plusieurs processeurs en fonction de ses performances. L'utilisation d'un processeur multiple par rapport à un seul a toujours une préférence car elle conduit à réduire le temps nécessaire pour terminer les calculs.

Vitesse de compilation modérée

Theano est suffisamment puissant pour effectuer des calculs complexes mais parfois il n'est pas en mesure de répondre aux exigences en raison de sa faible vitesse de compilation. Bien que le temps de compilation soit trop élevé, il pourrait en résulter un temps si la complexité du programme est élevée.

Vitesse de compilation rapide

Tensorflow est considéré comme prenant moins de temps de compilation que Theano. Le fait qu'il puisse utiliser plusieurs processeurs en fait celui qui peut faire des calculs complexes en moins de temps que ce que Theano prend pour le même.

Popularité modérée

Par rapport à Tensorflow, il est considéré comme moins populaire en raison de certaines des limitations de ses fonctionnalités. Il ne peut être utilisé que dans la programmation python et limité à l'utilisation d'AMD à processeur unique, donc uniquement préféré lorsque des calculs normaux sont requis.

Très populaire

La bibliothèque Tensorflow a été développée pour fonctionner également avec C ++ et python. En plus de cela, il est capable de travailler avec plusieurs processeurs. En raison de ces fonctionnalités, il est assez populaire et préféré à l'endroit qui nécessite des calculs complexes.

Conclusion

Theano vs Tensorflow a sa propre importance et leur préférence est basée sur les exigences de l'application où il doit être utilisé. Le principal motif d'existence des deux bibliothèques est la recherche et le développement. En plus de cela, il a également été très souvent utilisé en production. Il est très important de comprendre que selon les besoins du développeur, ils peuvent choisir l'une ou l'autre des bibliothèques. De plus, la technologie dans laquelle l'application doit être développée est très importante. Toutes les recherches qui poussent le flux graphique pour la mise en œuvre de l'intelligence artificielle exploitent ces bibliothèques. On peut simplement choisir ces bibliothèques pour créer les applications compatibles avec les fonctionnalités d'apprentissage automatique dans un court laps de temps.

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