Keras admite TensorFlow y Theano como backend: ¿cuáles son las ventajas y desventajas de elegir uno versus el otro, además del hecho de que actualmente no todas las operaciones se implementan con el backend TensorFlow?
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Franck Dernoncourt
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Respuestas:
Si me dieran la opción, iría con Theano .
Razones:
Sin embargo, TensorFlow admite las interfaces cpp y Python, lo que podría ser una ventaja con la comunidad cpp. Pero, cuando se trata de ML y productos de ciencia de datos, Python ha sido el estándar, por lo que no sería una gran ventaja de IMO.
Pero, la implementación del modelo y la facilidad de uso en la producción es donde TensorFlow tiene la verdadera ventaja. Como usa Eigen para una implementación mejorada y fácil, sería un placer para los ingenieros. Si se vuelve compatible con Windows, verá una gran migración. Pero, me he acostumbrado a la sobrecarga de Python, puedo esperar hasta que se vuelva más pulido.
Entonces, Theano por ahora. Felizmente puedo esperar a que TensorFlow se ponga al día.
Si está implementando redes neuronales de complejidad simple a promedio, vaya con Tensorflow. Si es un aprendizaje profundo, entonces Theano.
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Se anunció el 28/09/2017 que Theano se suspenderá:
Desde https://groups.google.com/forum/#!topic/theano-users/7Poq8BZutbY (Yoshua Bengio):
Entonces TensorFlow es una mejor opción.
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