Diferencia entre TensorFlow y Theano

En este artículo, compararemos y encontraremos la diferencia entre TensorFlow y Theano. Ambos módulos se utilizan para el aprendizaje profundo y, a menudo, se comparan por su tecnología, popularidad y mucho más. Veamos una comparación detallada entre ellos.

Teano

Es una biblioteca de Python y un compilador de optimización para manipular y evaluar expresiones matemáticas, especialmente aquellas con valores de array. Y Theano también se puede definir como una biblioteca para Scientific Computing que estuvo disponible en 2007, puede ejecutarse tanto en CPU como en GPU.

Ventajas de Teano:

• Los paquetes Keras, Lasagne y Blocks se basan en Theano.
• Raw Theano es un producto de bajo nivel.
• Tener módulos de alto nivel como Keras, Blocks, Lasgne, etc. lo hace más útil.

Inconvenientes de Theano:

• En AWS, puede ser complejo.
• Se puede ejecutar en una sola GPU.
• Requiere mucho tiempo de compilación para modelos extensos y complejos.
• Los avisos de error son complejos, lo que dificulta la depuración.

TensorFlow 

Es un software que se utiliza para la contribución de código abierto principalmente para programadores de aprendizaje automático. TensorFlow es una biblioteca matemática simbólica que se utiliza para aplicaciones de aprendizaje automático.

Ventajas de TensorFlow:

• Funciona para algoritmos como el aprendizaje por refuerzo y otros.
• Proporciona abstracción de computación gráfica.
• El paralelismo de datos y modelos está disponible.
• Puede ejecutarse en una variedad de CPU y GPU.

Inconvenientes de TensorFlow:

• Dado que no acepta operaciones con arrays, copiar estas enormes arrays es un método que requiere mucho tiempo.
• En comparación con otros marcos, funciona lento.
• No hay modelos preentrenados disponibles.
• Se sale del programa para cargar cada nuevo lote de entrenamiento en Python.
• No tan adaptable.
• En programas de desarrollo masivo, la tipificación dinámica es vulnerable a errores.

Tabla de diferencias entre TensorFlow y Theano

	TensorFlow	Teano
Velocidad de ejecución	La velocidad de ejecución de TensorFlow es lenta en comparación con Theano. Pero en el caso de manejar las tareas que requieren múltiples GPU, TensorFlow es más rápido.	Theano realiza tareas mucho más rápido que TensorFlow. Principalmente, las tareas que requieren una sola GPU se ejecutarán más rápido en Theano.
Tecnología	TensorFlow carece de soporte nativo de Windows. No es compatible con lasaña.	Theano tiene soporte nativo de Windows. También es compatible con envoltorios de alto nivel como lasaña.
Documentación	Tensorflow tiene menos documentación en comparación con Theano.	Theano tiene más documentación en comparación con TensorFlow.
Compatibilidad	TensorFlow se ejecuta específicamente en Linux, macOS, Windows y Android.	Theano se ejecuta en multiplataforma.
Popularidad	TensorFlow es una de las famosas bibliotecas de aprendizaje profundo y se utiliza principalmente con fines de investigación.	Theano es un marco antiguo que no se usa en su mayoría.
Modelos incorporados	TensorFlow no tiene ningún modelo integrado preentrenado	Theano es compatible con una biblioteca de aprendizaje profundo llamada Keras que contiene algunos modelos previamente entrenados.

Conclusión:

Las interfaces en ambos marcos son idénticas. TensorFlow, por otro lado, es mucho más fácil de usar porque viene con muchas herramientas de monitoreo. En términos de funcionalidad y velocidad, Theano es mejor, pero TensorFlow es el más adecuado para la implementación.