跳转至

【TensorFlow 和 antao 的区别

原文:https://www.geeksforgeeks.org/tensorflow-and-antao/之间的差异

在这篇文章中，我们将比较并找出张量流和茶氨酸的区别。这两个模块都用于深度学习，并且经常根据它们的技术、受欢迎程度等进行比较。让我们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，尤其是那些带有矩阵值的表达式。安诺也可以被定义为 2007 年推出的科学计算库，它可以在中央处理器和图形处理器上运行。

安诺的优势:

  • 喀拉斯、千层面和块状等套餐都是在安诺的基础上打造的。
  • 生茶氨酸是一种低级产品。
  • 拥有高级模块，如 Keras、Blocks、Lasgne 等，使其更具实用性。

安诺的缺点:

  • 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。

张量流

它是主要为机器学习程序员提供开源贡献的软件。TensorFlow 是一个符号数学库，用于机器学习应用。

TensorFlow 的优势:

  • 它适用于强化学习等算法。
  • 提供图形计算抽象。
  • 数据和模型的并行性是可用的。
  • 它可以在各种中央处理器和图形处理器上运行。

TensorFlow 的缺点:

  • 由于它不接受矩阵运算，复制这些巨大的矩阵是一种耗时的方法。
  • 与其他框架相比，它运行缓慢。
  • 没有预先训练的模型可用。
  • 退出程序，以 Python 加载每个新的训练批次。
  • 适应性不强。
  • 在大规模开发程序中，动态类型很容易出错。

【TensorFlow 和 antio 之间的差异表

|   | TensorFlow | 提亚诺 | | --- | --- | --- | | 执行速度 | 与 Anano 相比，TensorFlow 的执行速度较慢。但是在处理需要多个 GPU 的任务的情况下，张量流更快。 | 蚂蚁执行任务的速度比张量流快得多。主要是那些需要单个图形处理器的任务在安蒂诺会运行得更快。 | | 技术 | TensorFlow 缺少本机 windows 支持。它不支持千层面。 | an ano 具有本机 windows 支持。它还支持高级包装，如千层面。 | | 证明文件 | 与安诺相比，张量流的文档更少。 | 与 TensorFlow 相比，antio 有更多的文档。 | | 和睦相处 | TensorFlow 专门在 Linux、macOS、Windows 和 Android 上运行。 | antio 跨平台运行。 | | 流行 | TensorFlow 是著名的深度学习库之一，主要用于研究目的。 | antao 是一个旧框架，并没有被广泛使用。 | | 内置模型 | TensorFlow 没有任何预先训练的内置模型 | antao 与一个名为 Keras 的深度学习库兼容，该库包含一些预训练的模型。 |

结论:

两个框架中的接口是相同的。另一方面，TensorFlow 更容易使用，因为它附带了许多监控工具。就功能和速度而言，antio 更好，但 TensorFlow 最适合部署。

回到顶部