在这篇文章中，我们将比较并找出TensorFlow和Theano的区别。这两个模块都是用于深度学习的，并且经常因其技术、受欢迎程度等而被比较。让我们来看看它们之间的详细比较。

Theano

它是一个Python库和优化编译器，用于操作和评估数学表达式，特别是那些矩阵值。Theano也可以被定义为2007年推出的科学计算库，它可以在CPU和GPU上运行。

Theano的优势：

• Keras、Lasagne和Blocks等软件包都是建立在Theano之上的。
• 原始Theano是一个低级别的产品。
• 拥有像Keras、Blocks、Lasagne等高级模块，使其更加可用。

Theano的缺点：

• 在AWS上，它可能很复杂。
• 它可以在单个GPU上运行。
• 对于庞大而复杂的模型需要大量的编译时间。
• 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的软件。TensorFlow是一个符号数学库，用于机器学习应用。

TensorFlow的优点：

• 它适用于像强化学习和其他算法。
• 提供了图计算的抽象。
• 提供了数据和模型的并行性。
• 它可以在各种CPU和GPU上运行。

TensorFlow的缺点：

• 由于它不接受矩阵操作，复制这些巨大的矩阵是一个耗时的方法。
• 与其他框架相比，它运行缓慢。
• 没有预训练的模型可用。
• 在Python中掉出程序来加载每个新的训练批次。
• 适应性不强。
• 在大规模的开发程序上，动态键入很容易出错。

TensorFlow和Theano的区别对比

比较项	TensorFlow	Theano
执行速度	与Theano相比，TensorFlow的执行速度很慢。但在处理需要多个GPU的任务时，TensorFlow更快。	Theano执行任务的速度比TensorFlow快得多。主要是那些需要单个GPU的任务在Theano中运行得更快。
技术方面	TensorFlow缺乏本地的windows支持。它不支持Lasagne。	Theano有本地的windows支持。它也支持像Lasagne这样的高级封装器。
文档	与Theano相比，Tensorflow的文档较少。	与TensorFlow相比，Theano有更多的文档。
兼容性	TensorFlow专门运行在Linux，macOS，Windows和Android上。	Theano在跨平台上运行。
流行性	TensorFlow是著名的深度学习库之一，主要用于研究目的。	Theano是一个古老的框架，不被广泛使用。
内置模型	TensorFlow没有任何预训练的内置模型	Theano与一个叫做Keras的深度学习库兼容，它包含一些预训练的模型。

总结：
两个框架的接口是相同的。另一方面，TensorFlow更容易使用，因为它有很多监控工具。在功能和速度方面，Theano更好，但TensorFlow最适合于部署。

TensorFlow和Theano的区别

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