Если бы мне дали выбор, я бы пошел с Теано .
Причины:
- Современные реализации RNN и API , которыми, к сожалению, TensorFlow не обладает, и предстоит долгий путь . И в области, где RNN's - модная ярость, у Theano есть большое преимущество.
- Очень широкий спектр реализаций . TensorFlow имеет долгий путь, чтобы наверстать упущенное. Многие современные модели ML были сделаны с помощью Theano, поэтому это нечто вроде стандарта, когда речь заходит о нейронных сетях.
- Оптимизированные и улучшен цикл : сканирование Theano является прекрасным способом для зацикливания в нейронных сетях, что делает использование удивительного Map-Reduce рамки. Но я уверен, что TensorFlow улучшит это, поскольку его создатель Джефф Дин - папа Map Reduce. Однако на данный момент; это теано
- Огромное преимущество, когда дело доходит до видеоаналитики.
Однако TensorFlow поддерживает интерфейсы cpp и Python, что может быть преимуществом сообщества cpp. Но когда дело доходит до ML и продуктов науки о данных, Python был стандартом, поэтому он не будет огромным преимуществом IMO.
Но развертывание модели и простота использования в производстве - вот где TensorFlow имеет реальное преимущество. Поскольку он использует Eigen для улучшенного и легкого развертывания, он будет дорогим для инженеров. Если он станет совместимым с Windows, то вы увидите огромную миграцию. Но я привык к накладным расходам Python, я могу подождать, пока они не станут более отточенными.
Итак, Теано пока. Я могу с радостью ждать, пока TensorFlow наверстает упущенное.
Если вы развертываете нейронные сети простой и средней сложности, используйте Tensorflow. Если глубокое обучение, то Теано.