TensorFlow 与 Theano 的区别

17 Mar 2025 | 4 分钟阅读

深度学习领域的的研究人员经常使用 TensorFlow 和 Theano，并且常常会因为它们的受欢迎程度、技术优势、易用性等因素进行比较。

TensorFlow 由 Google Brain 团队的工程师和研究人员开发，而 Theano 由 Yoshua Bengio、蒙特利尔大学的 MILA 开发，自 2007 年 以来一直存在。

Theano 和 TensorFlow 之间的主要区别

两者都是服务于几乎相同目的的库。以下是下面描述的一些关键区别

Theano 由 LISA 团队开发，该团队是蒙特利尔大学的一部分，而 Google Brain 团队开发了 TensorFlow 以供内部使用。虽然它最初是为内部使用而设计的，但后来被公开了。
当应用程序需要资源不足且计算不太复杂时，更倾向于使用 Theano。在开发需要适度系统配置的算法时，可以毫无疑问地使用 Theano。当需要进行大量计算并且有足够的资源可用时，更倾向于使用 TensorFlow。 TensorFlow 的一个优势是它允许复杂的算法在系统中运行。
Theano 库仅提供基于 Python 的应用程序。由于其局限性，对那些有兴趣使用 C++ 的研究人员来说，它并不是首选。 TensorFlow 允许我们将其与 C++ 和 Python 一起使用，最终为研究提供了扩展的环境。
两者都是为同一个目标而开发的，但由于组织的作用，它们带有可靠性的标签。由 Google 开发，Google 拥有一支名为 Brain Team 的专门团队，不断开发它。
TensorFlow 比 Theano 更受欢迎。
Theano 由一个名为 LISA 的团队开发，并且运行良好，但由于其一些局限性，它不像 TensorFlow 那么受欢迎。
在受欢迎程度方面，TensorFlow 获得了高分，因为它得到了领先科技巨头 Google 的支持。相比之下，到目前为止，Theano 一直由蒙特利尔大学的 MILA 积极开发和维护，团队中有 50 多名成员，他们贡献时间不断改进它。
许多专家认为 TensorFlow 就像 Theano 的一个完整的重新实现，并且 Google 创建 TensorFlow 是为了取代 Theano。即便如此，后者在许多方面仍被认为比 TensorFlow 更快。
Theano 还支持更广泛的操作范围，以及各种过程，虽然 TF 在这些方面表现出希望，但它仍需要时间才能达到与 Theano 相同的水平。

Theano 和 TensorFlow 之间的比较

Theano	TensorFlow
它是一个基于 python 的库 Theano 是一个完全基于 python 的库，这意味着它只能与 python 一起使用。这个库将与 python 语言一起工作，并依赖于 python 编程来实现。	它是一个基于 C++ 和 python 的库 TensorFlow 是一个基于 C++ 和 python 的库，这意味着它可以在 C++ 和 python 编程中使用。能够用两种语言交付，它被开发人员更多地考虑。
它使用单个 CPU 它使用单个 CPU 进行处理或执行计算。它有效地利用单个 CPU 并生成基于 CPU 处理能力的输出。	使用一个或多个 CPU TensorFlow 能够使用一个或多个 CPU，具体取决于它的执行方式。使用多个 CPU 而不是单个 CPU 有一个偏好，因为它会导致减少完成计算所需的时间。
适度的编译速度 Theano 倾向于执行复杂的计算，但有时它无法满足要求，因为它编译速度慢。编译时间太长，但如果程序的复杂性更高，则会花费时间。	快速的编译速度与 Theano 相比，TensorFlow 被认为需要更少的编译时间。事实是它可以利用多个 CPU，这使得它可以在一定时间内完成复杂的计算，比 Theano 所需的时间更少。
适度的受欢迎程度与 TensorFlow 相比，由于其功能的局限性，它被认为不太受欢迎。它可以在 python 编程中使用，并且仅限于使用单个 CPU，因此仅在需要常规计算时才首选。	更高的受欢迎程度 TensorFlow 库是用 python 和 C++ 开发的。它能够与许多 CPU 一起工作。由于这些原因，在需要复杂计算的地方受欢迎并受到青睐。