应该选择TensorFlow还是Theano？
在深度学习的浩瀚星海中，TensorFlow 和 Theano 曾是两位举足轻重的领航者，尽管如今的局面已有所变化，但了解它们的历史和特点，对于理解整个领域的发展脉络依然至关重要。如果非要在这两者之间做出选择，那么我们需要深入剖析它们各自的优劣，以及它们所代表的技术哲学。
Theano：先驱者的沉稳与灵活性
Theano 是深度学习领域的老将，它的出现可以说是开启了现代深度学习框架的序幕。它最核心的理念是将计算过程表示为计算图，然后对这个图进行优化，再编译成高效的机器码运行。这种设计带来了几个显著的优点：
符号计算与自动微分： Theano 的强大之处在于它能够理解你定义的数学表达式，并将其转化为一个计算图。这意味着你可以用类似 NumPy 的方式来编写代码，而 Theano 会为你自动计算出反向传播所需的梯度。这极大地简化了复杂模型的构建和训练过程，让你无需手动推导和实现梯度计算。想象一下，你写下了一个复杂的损失函数，Theano 就能像一个勤奋的助教一样，帮你把每一个变量的梯度都计算得明明白白。
高度优化： Theano 的编译器非常智能，能够对计算图进行各种优化，比如操作融合、内存优化等，从而生成高效的代码。尤其是在 GPU 加速方面，Theano 早期就展现出了强大的实力，使得在硬件上训练大型模型成为可能。它的优化能力可以让你“事半功倍”，同样的模型，在 Theano 上运行得更快更省资源。
灵活性与可控性： 正因为其符号计算的特性，Theano 给予了开发者极大的灵活性。你可以非常细致地控制计算的每一步，甚至可以编写自己的底层操作。这对于进行前沿研究、探索新的算法或者需要高度定制化的场景来说，是它最大的优势之一。你可以把它想象成一个可以随意“定制”的工具箱，你想做什么，它都能满足你，只是需要你对里面的工具足够熟悉。
然而，Theano 也并非完美无缺：
学习曲线相对陡峭： 尽管它提供了类似 NumPy 的接口，但要充分发挥其潜力，理解其背后符号计算的原理和优化过程是必要的。对于初学者来说，上手门槛可能比一些更“高层级”的框架要高一些。你需要一点时间去适应它的思维模式。
生态系统相对封闭： 相比于后来者，Theano 的社区活跃度和第三方库的支持可能就没有那么丰富。虽然有 Keras 等高层 API 可以简化使用，但整体的生态系统构建上，它未能像某些竞争对手那样形成燎原之势。
开发活跃度下降： 这是一个关键的因素。Theano 的主要开发者已经宣布停止开发，虽然社区还在维护，但新的功能和优化已经很难看到。这意味着它可能无法跟上深度学习技术快速迭代的步伐。
TensorFlow：工业级的强大与生态的繁荣
TensorFlow 的出现可以说是在 Theano 奠定的基础上，进一步将深度学习推向了工业应用和更广泛的普及。它同样基于计算图的概念，但其设计思路和侧重点有所不同：
更强大的部署能力： TensorFlow 的一大亮点是其出色的部署能力。它提供了 TensorFlow Serving、TensorFlow Lite (移动端和嵌入式设备)、TensorFlow.js (浏览器端) 等工具，使得模型能够轻松地部署到各种不同的平台和环境中。无论你是想在服务器上提供服务，还是在手机里运行你的模型，TensorFlow 都提供了成熟的解决方案。
Keras 的整合与易用性： TensorFlow 2.0 将 Keras 深度整合，使得构建模型的过程变得异常简单和直观。Keras 是一个非常用户友好的高层 API，你可以用非常少的代码就能搭建出复杂的神经网络。这种“乐高积木”式的设计，极大地降低了深度学习的门槛，让更多人能够快速上手并产出成果。如果你想快速搭建一个模型然后看看效果，Keras 的体验会让你觉得非常顺滑。
丰富的生态系统与社区支持： TensorFlow 拥有一个极其庞大且活跃的社区。这意味着你可以在 GitHub 上找到大量的示例代码、教程、预训练模型，遇到问题时也能很快得到帮助。TensorBoard 可视化工具也让模型训练和调试的过程更加直观。此外，还有各种各样的第三方库和工具与 TensorFlow 紧密集成，形成了一个强大的生态系统。你可以想象，任何你想到的深度学习应用，很可能都有人在 TensorFlow 上实现了，并且分享了出来。
Eager Execution 的引入： 尽管 TensorFlow 最初是基于静态图的，但 TensorFlow 2.0 引入了 Eager Execution（即时执行），允许你以命令式的方式运行代码，使得调试和迭代更加便捷，更接近 Python 的原生体验。这在一定程度上弥补了早期 TensorFlow 在交互性上的不足。
当然，TensorFlow 也有它需要权衡的地方：
早期版本的“劝退”： TensorFlow 1.x 的静态图和 Session 机制，对于初学者来说确实是劝退级别的复杂。理解图的构建、Session 的运行、placeholder 的概念，需要花费不少精力。不过，随着 TensorFlow 2.0 的发展，这方面的问题已经得到了很大改善。
优化有时不如 Theano 精细（特定场景）： 虽然 TensorFlow 的优化器非常强大，但在某些非常底层的、需要极致精细控制的优化场景下，Theano 的符号计算和手工优化可能展现出更高的灵活性。但对于绝大多数应用来说，TensorFlow 的优化已经足够甚至绰绰有余。
模型大小和部署复杂度（与 Lite 相比）： 虽然有 TensorFlow Lite，但原生 TensorFlow 模型在部署到极度资源受限的设备上时，可能需要更多的适配工作。
总结与选择的建议
回到最初的问题：应该选择 TensorFlow 还是 Theano？
从当前的发展趋势和实用性来看，TensorFlow 是更明智的选择。原因如下：
1. 活跃度与未来： TensorFlow 是目前业界最主流的深度学习框架之一，拥有强大的工程支持和持续的开发投入。它的生态系统在不断壮大，新的技术和模型都会优先支持 TensorFlow。而 Theano 已经停止开发，虽然依旧可用，但无法满足快速演进的深度学习需求。
2. 易用性与生态： TensorFlow（尤其是 TensorFlow 2.x + Keras）的学习曲线更加平缓，社区资源极其丰富，这意味着你可以更快速地学习、开发和解决问题。
3. 部署能力： 如果你的目标是将模型部署到生产环境，无论是服务器、移动端还是 Web 端，TensorFlow 提供的全方位解决方案是 Theano 无法比拟的。
但是，在某些特定情况下，了解 Theano 仍然有价值：
学习底层原理： 如果你对深度学习的底层原理，特别是计算图的构建、优化以及自动微分的实现方式有浓厚的兴趣，研究 Theano 的源码或其设计思想会非常有启发。它能够让你更深入地理解框架的工作机制。
历史研究或维护旧项目： 如果你需要维护一个使用 Theano 开发的旧项目，或者进行一些与 Theano 相关的历史研究，那么了解它是必要的。
总而言之，对于绝大多数用户，尤其是想要快速上手、进行实际项目开发或进入工业界的开发者而言，TensorFlow 是首选。它提供了易用性、强大的生态系统和卓越的部署能力。 而 Theano，更像是深度学习发展史上的一个重要里程碑，其技术理念对后来的框架产生了深远影响，但其作为当前开发工具的实用性已大不如前。
如果你是初学者，直接从 TensorFlow (特别是 TensorFlow 2.x 和 Keras) 开始你的深度学习之旅，你会发现这个过程更加顺畅和高效。
Theano：先驱者的沉稳与灵活性
Theano 是深度学习领域的老将，它的出现可以说是开启了现代深度学习框架的序幕。它最核心的理念是将计算过程表示为计算图，然后对这个图进行优化，再编译成高效的机器码运行。这种设计带来了几个显著的优点：
符号计算与自动微分： Theano 的强大之处在于它能够理解你定义的数学表达式，并将其转化为一个计算图。这意味着你可以用类似 NumPy 的方式来编写代码，而 Theano 会为你自动计算出反向传播所需的梯度。这极大地简化了复杂模型的构建和训练过程，让你无需手动推导和实现梯度计算。想象一下，你写下了一个复杂的损失函数，Theano 就能像一个勤奋的助教一样，帮你把每一个变量的梯度都计算得明明白白。
高度优化： Theano 的编译器非常智能，能够对计算图进行各种优化，比如操作融合、内存优化等，从而生成高效的代码。尤其是在 GPU 加速方面，Theano 早期就展现出了强大的实力，使得在硬件上训练大型模型成为可能。它的优化能力可以让你“事半功倍”，同样的模型，在 Theano 上运行得更快更省资源。
灵活性与可控性： 正因为其符号计算的特性，Theano 给予了开发者极大的灵活性。你可以非常细致地控制计算的每一步，甚至可以编写自己的底层操作。这对于进行前沿研究、探索新的算法或者需要高度定制化的场景来说，是它最大的优势之一。你可以把它想象成一个可以随意“定制”的工具箱，你想做什么，它都能满足你，只是需要你对里面的工具足够熟悉。
然而，Theano 也并非完美无缺：
学习曲线相对陡峭： 尽管它提供了类似 NumPy 的接口，但要充分发挥其潜力，理解其背后符号计算的原理和优化过程是必要的。对于初学者来说，上手门槛可能比一些更“高层级”的框架要高一些。你需要一点时间去适应它的思维模式。
生态系统相对封闭： 相比于后来者，Theano 的社区活跃度和第三方库的支持可能就没有那么丰富。虽然有 Keras 等高层 API 可以简化使用，但整体的生态系统构建上，它未能像某些竞争对手那样形成燎原之势。
开发活跃度下降： 这是一个关键的因素。Theano 的主要开发者已经宣布停止开发，虽然社区还在维护，但新的功能和优化已经很难看到。这意味着它可能无法跟上深度学习技术快速迭代的步伐。
TensorFlow：工业级的强大与生态的繁荣
TensorFlow 的出现可以说是在 Theano 奠定的基础上，进一步将深度学习推向了工业应用和更广泛的普及。它同样基于计算图的概念，但其设计思路和侧重点有所不同：
更强大的部署能力： TensorFlow 的一大亮点是其出色的部署能力。它提供了 TensorFlow Serving、TensorFlow Lite (移动端和嵌入式设备)、TensorFlow.js (浏览器端) 等工具，使得模型能够轻松地部署到各种不同的平台和环境中。无论你是想在服务器上提供服务，还是在手机里运行你的模型，TensorFlow 都提供了成熟的解决方案。
Keras 的整合与易用性： TensorFlow 2.0 将 Keras 深度整合，使得构建模型的过程变得异常简单和直观。Keras 是一个非常用户友好的高层 API，你可以用非常少的代码就能搭建出复杂的神经网络。这种“乐高积木”式的设计，极大地降低了深度学习的门槛，让更多人能够快速上手并产出成果。如果你想快速搭建一个模型然后看看效果，Keras 的体验会让你觉得非常顺滑。
丰富的生态系统与社区支持： TensorFlow 拥有一个极其庞大且活跃的社区。这意味着你可以在 GitHub 上找到大量的示例代码、教程、预训练模型，遇到问题时也能很快得到帮助。TensorBoard 可视化工具也让模型训练和调试的过程更加直观。此外，还有各种各样的第三方库和工具与 TensorFlow 紧密集成，形成了一个强大的生态系统。你可以想象，任何你想到的深度学习应用，很可能都有人在 TensorFlow 上实现了，并且分享了出来。
Eager Execution 的引入： 尽管 TensorFlow 最初是基于静态图的，但 TensorFlow 2.0 引入了 Eager Execution（即时执行），允许你以命令式的方式运行代码，使得调试和迭代更加便捷，更接近 Python 的原生体验。这在一定程度上弥补了早期 TensorFlow 在交互性上的不足。
当然，TensorFlow 也有它需要权衡的地方：
早期版本的“劝退”： TensorFlow 1.x 的静态图和 Session 机制，对于初学者来说确实是劝退级别的复杂。理解图的构建、Session 的运行、placeholder 的概念，需要花费不少精力。不过，随着 TensorFlow 2.0 的发展，这方面的问题已经得到了很大改善。
优化有时不如 Theano 精细（特定场景）： 虽然 TensorFlow 的优化器非常强大，但在某些非常底层的、需要极致精细控制的优化场景下，Theano 的符号计算和手工优化可能展现出更高的灵活性。但对于绝大多数应用来说，TensorFlow 的优化已经足够甚至绰绰有余。
模型大小和部署复杂度（与 Lite 相比）： 虽然有 TensorFlow Lite，但原生 TensorFlow 模型在部署到极度资源受限的设备上时，可能需要更多的适配工作。
总结与选择的建议
回到最初的问题：应该选择 TensorFlow 还是 Theano？
从当前的发展趋势和实用性来看，TensorFlow 是更明智的选择。原因如下：
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3. 部署能力： 如果你的目标是将模型部署到生产环境，无论是服务器、移动端还是 Web 端，TensorFlow 提供的全方位解决方案是 Theano 无法比拟的。
但是，在某些特定情况下，了解 Theano 仍然有价值：
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历史研究或维护旧项目： 如果你需要维护一个使用 Theano 开发的旧项目，或者进行一些与 Theano 相关的历史研究，那么了解它是必要的。
总而言之，对于绝大多数用户，尤其是想要快速上手、进行实际项目开发或进入工业界的开发者而言，TensorFlow 是首选。它提供了易用性、强大的生态系统和卓越的部署能力。 而 Theano，更像是深度学习发展史上的一个重要里程碑，其技术理念对后来的框架产生了深远影响，但其作为当前开发工具的实用性已大不如前。
如果你是初学者，直接从 TensorFlow (特别是 TensorFlow 2.x 和 Keras) 开始你的深度学习之旅，你会发现这个过程更加顺畅和高效。
网友意见
发现没上几天Github，Mxnet又更新了好多功能。
如果熟悉Python的话，安利一下Mxnet。然后它还可以调用torch的模块，写起来还是不错的。缺点是社区目前不够强大，而且网络模型不够丰富，但是它可以用Torch的啊。尽管我自己想要的连接层还要自己写(Torch里面也没有)，摔。
另外一个优点就是依赖少，没有root权限编译的痛估计没多人懂。
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