Keras의 백엔드로 TensorFlow 또는 Theano 중에서 선택

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Keras는 모두 지원 TensorFlow 및 Theano를 백엔드로 : 현재 모든 작업이 TensorFlow 백엔드 구현되지는 사실 외에 다른 대 하나를 선택의 장점 / 단점은 무엇인가?

— 프랭크 데논 코트
소스

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다시 돌아옵니다. 나는 오늘 나의 의견을 바꾸

— 겠다고

@ Dawny33 감사합니다 업데이트 된 답변을 지켜 드리겠습니다 :-)

— Franck Dernoncourt

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옵션이 주어지면 Theano와 함께 갈 것입니다 .

원인:

불행히도 TensorFlow가 소유하지 않은 최신 RNN 구현 및 API 는 먼 길을 가고 있습니다. RNN이 인기를 끌고있는 영역에서 Theano는 큰 우위를 차지하고 있습니다.
매우 다양한 구현 . 텐서 플로우는 따라 잡을 수있는 길이 멀다. 최근의 ML 모델은 Theano의 도움으로 수행되었으므로 신경망에 있어서는 표준과 같습니다.
최적화되고 개선 된 루핑 : Theano의 스캔은 신경망에서 루핑하는 훌륭한 방법으로, 멋진 맵 축소 프레임 워크를 사용합니다. 그러나 제작자 Jeff Dean이 Map Reduce의 아빠이기 때문에 TensorFlow 가이를 개선 할 것이라고 확신합니다. 그러나 현재로서는 테 아노입니다
비디오 분석에있어 큰 우위.

그러나 TensorFlow는 cpp 및 Python 인터페이스를 모두 지원하므로 cpp 커뮤니티에 유리할 수 있습니다. 그러나 ML 및 데이터 과학 제품의 경우 Python이 표준이되었으므로 큰 IMO가 아닙니다.

그러나 모델 배포 및 생산 사용의 용이성은 TensorFlow가 실제로 유리한 곳입니다. 개선되고 손쉬운 배포를 위해 Eigen을 사용하기 때문에 엔지니어에게는 가장 사랑할 것입니다. Windows와 호환되면 큰 마이그레이션이 나타납니다. 그러나 파이썬 오버 헤드에 익숙해 져서 더 세련 될 때까지 기다릴 수 있습니다.

지금은 테 아노입니다. TensorFlow가 따라 올 때까지 행복하게 기다릴 수 있습니다.

복잡성 평균 복잡도 신경 네트워크를 배포하는 경우 Tensorflow를 사용하십시오. 딥 러닝이라면 Theano.

— Dawny33
소스

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지난 1.5 년 동안 TensorFlow가 개선되었으므로 이제 다른 의견이 있습니까?

— Seanny123

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@ Seanny123 확실합니다. 답으로 내려 놓을 시간이 없었습니다. : D. 곧 언젠가 적을 것입니다 :). [관련되지 않은 PS : Checkout Pytorch도]

— Dawny33

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Theano가 중단 될 것이라고 2017-09-28에 발표되었습니다.

에서 https://groups.google.com/forum/#!topic/theano-users/7Poq8BZutbY (요 수아 벤 지오) :

거의 10 년의 개발 끝에 1.0 릴리스 이후 Theano 개발이 종료 될 것이라고 발표하게되어 유감입니다. 우리는 1 년 동안 작동을 유지하기 위해 최소한의 유지 보수를 계속할 것이지만, 새로운 기능의 구현을 적극적으로 중단 할 것입니다. Theano는 오픈 소스 소프트웨어에 대한 계약에 따라 이후에도 계속 사용할 수 있지만 MILA는 그 기간 이후 유지 보수 또는 지원에 시간을 투자하지 않습니다.

따라서 TensorFlow가 더 나은 옵션입니다.

— 프랭크 데논 코트
소스