Se eu tivesse a opção, eu iria com Theano .
Razões:
- Implementações avançadas de RNN e APIs , que o TensorFlow infelizmente não possui, e ainda tem um longo caminho a percorrer . E em um domínio em que as RNNs são a tendência, Theano tem uma grande vantagem por lá.
- Muito ampla gama de implementações . O TensorFlow tem um longo caminho a percorrer. Muitos modelos recentes de ML foram feitos com a ajuda do Theano, por isso é algo como um padrão quando se trata de redes neurais.
- Loop otimizado e aprimorado : a varredura do Theano é uma maneira maravilhosa de loop em redes neurais, que faz uso da incrível estrutura de redução de mapa. Mas tenho certeza que o TensorFlow melhoraria isso, pois seu criador Jeff Dean é o pai do Map Reduce. No entanto, a partir de agora; é Theano
- Uma vantagem enorme quando se trata de análise de vídeo.
No entanto, o TensorFlow suporta as interfaces cpp e Python, o que pode ser uma vantagem para a comunidade cpp. Mas, quando se trata de produtos de ML e de ciência de dados, o Python é o padrão, por isso não seria uma IMO de ponta.
Porém, a implantação do modelo e a facilidade de uso na produção é onde o TensorFlow tem a vantagem real. Como ele usa o Eigen para uma implantação fácil e aprimorada, seria um problema para os engenheiros. Se for compatível com o Windows, você verá uma grande migração. Mas, eu me acostumei com a sobrecarga do Python, posso esperar até que fique mais polida.
Então, Theano por enquanto. Felizmente, espero que o TensorFlow o atualize.
Se você estiver implantando redes neurais de complexidade simples a média, vá com o Tensorflow. Se aprendizagem profunda, então Theano.