Якби мені дали можливість, я б поїхав із Теано .
Причини:
- Сучасні реалізації та інтерфейси RNN , якими TensorFlow, на жаль, не володіє, і попереду тривалий шлях . І в області, де RNN є тенденцією люті, Теано має велику перевагу там.
- Дуже широкий спектр реалізації . TensorFlow має довгий шлях. Дуже багато останніх моделей ML було зроблено за допомогою Theano, тож це щось на зразок стандарту, коли мова йде про нейронні мережі.
- Оптимізована та покращена циклічність : Сканування Theano - це чудовий спосіб циклічного циклу в нейронних мережах, який використовує дивовижний фреймворк для зменшення карти. Але я впевнений, що TensorFlow покращить це, оскільки його творець Джефф Дін - тато Map Reduce. Однак, як і зараз; це Теано
- Величезна грань, що стосується відео аналітики.
Однак TensorFlow підтримує як cpp, так і Python інтерфейси, що може бути перевагою для спільноти cpp. Але, що стосується ML та продуктів наукових даних, Python був стандартом, тому це не було б величезною перевагою IMO.
Але, розгортання моделі та простота використання у виробництві - це те, де TensorFlow має реальну перевагу. Оскільки він використовує Eigen для вдосконаленого та простого розгортання, це буде дорогою для інженерів. Якщо вона стане сумісною з Windows, то ви побачите величезну міграцію. Але я звик до накладних Python, я можу зачекати, поки він стане більш відшліфованим.
Отже, Теано поки що. Я з радістю чекаю, коли TensorFlow наздожене.
Якщо ви розгортаєте нейромережі простої середньої складності, перейдіть за допомогою Tensorflow. Якщо глибоке навчання, то Теано.