KerasのバックエンドとしてTensorFlowまたはTheanoを選択する

Kerasは両方をサポートTensorFlowとTheanoをバックエンドとして：現在、すべての操作がTensorFlowバックエンドで実装されていないという事実に加えて、他の対いずれかを選択の長所/短所は何ですか？

オプションが与えられたら、Theanoに行きます。

理由：

• 残念ながらTensorFlowにはない最新のRNN実装とAPIがあり、まだまだ先があります。そして、RNNが流行している分野では、Theanoは大きな優位性を持っています。
• 実装の非常に広い範囲。TensorFlowには追いつくための長い道のりがあります。最近のMLモデルの多くはTheanoの助けを借りて行われているため、ニューラルネットワークに関しては標準のようなものです。
• 最適化および改善されたループ： Theanoのスキャンは、ニューラルネットワークでループするための素晴らしい方法であり、これは素晴らしいmap-reduceフレームワークを利用しています。しかし、その作成者であるジェフディーンがMap Reduceのパパであるため、TensorFlowはこれを改善すると確信しています。ただし、現在のところ。テアノです
• ビデオ分析に関しては非常に有利です。

ただし、TensorFlowはcppインターフェースとPythonインターフェースの両方をサポートしているため、cppコミュニティにとって有利な場合があります。しかし、MLやデータサイエンス製品に関しては、Pythonが標準であったため、巨大なIMOにはなりませんでした。

しかし、モデル展開と実稼働環境での使いやすさが、TensorFlowの真の利点です。Eigenを使用して展開を改善し、簡単に展開できるため、エンジニアにとっては最愛の人になるでしょう。Windowsと互換性がある場合、大規模な移行が行われます。しかし、Pythonのオーバーヘッドに慣れてきたので、さらに洗練されるまで待つことができます。

だから、今のところテアノ。TensorFlowが追いつくまで喜んで待つことができます。

単純なものから平均的な複雑さのニューラルネットワークを展開する場合は、Tensorflowを使用します。ディープラーニングの場合、Theano。

2017-09-28にTheanoが廃止されることが発表されました：

https://groups.google.com/forum/#!topic/theano-users/7Poq8BZutbY（ヨシュア・ベンジオ）：

10年近くの開発の後、1.0リリース後のTheano開発を終了することを発表することを後悔しています。1年間機能するように最小限のメンテナンスを継続しますが、新しい機能の積極的な実装を停止します。テアノは、オープンソースソフトウェアに対する当社の取り組みにより、今後も引き続き利用可能になりますが、MILAは、その期間後にメンテナンスやサポートに時間を費やすことを確約しません。

そのため、TensorFlowの方が優れたオプションです。