Tensorflow - Theano - Torch - Keras - Lasagne

Tensorflow

텐서플로우는 테아노와 유사하게 네트워크 기반의 심볼릭 그래프를 사용합니다. 파이썬과 C/C++ 모두 사용이 가능하지만 주력은 파이썬인 것 같습니다. 모바일과 서버 환경 모두를 고려하고 있습니다. 부가적으로 텐서보드(TensorBoard)를 통해 비주얼라이제이션을 지원합니다.  단점은 성능상에서 다른 경쟁자들에 비해 다소 뒤떨어집니다.  그리고 테아노의 scan 같은 네트워크에 있는 심볼릭들을 루핑(loop)할 수 있는 기능은 없습니다.

 

Theano

테아노는 심볼릭 텐서 그래프를 사용하는 최초의 프레임워크로 토치 같은 프레임워크보다 더 유연합니다. 테아노를 기반으로 하는 고수준 프레임워크들도 존재하고 있고 텐서플로우나 토치에서는 지원되지 않는 윈도우즈 환경에서도 사용할 수 있습니다. 반면 텐서플로우에는 없는 컴파일 프로세스로 인한 오버헤드는 단점으로 꼽을 수 있습니다. 파이썬 모듈을 로딩하는 import theano 명령이 느리고 확장이나 개선이 어려운 복잡한 구조를 가지고 있습니다.

 

Keras

Theano 와 TensorFlow는 매우 훌륭한 딥러닝 라이브러리 이지만 직접 사용하여 모델을 만드는 것은 매우 저급수준이기 때문에 어려울 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Keras는 효율적인 신경망 구축을 위한 단순화된 인터페이스로 개발되었다. Keras는 Theano 또는
TensorFlow에서 작동하도록 구성할 수 있다. 파이썬[Python]기반으로 작성되었으며 매우 가볍고 배우기 쉬운 것 중 하나이다. 비교적 새로운 라이브러리임에도 불구하고 아주 좋은 문서를 가지고 있으며, 몇 줄의 코드에서 Keras를 사용하여 신경망을 만들 수 있다.

 

Torch

토치는 컨볼루션(합성곱 신경망) 부분에서 좋은 성능을 보이고 있고 여러가지 컨볼루션 알고리즘을 구현하고 있습니다. 페이스북에서 토치 기반의 머신러닝 패키지 몇가지를 공개했습니다. 인터페이스는 직관적이어서 좋지만 파이썬 인터페이스가 없습니다. ㅠ.ㅠ 텐서플로우나 토치와 같은 그래프 방식대신 레이어 구조입니다

 

Lasagne

Lasagne는 Theano 의 최상위에서 실행되는 고급 학습 라이브러리이다. 꽤 오래전부터 있었으며 Theano의 복잡성을 추상화하고 신경망을 구축하고 훈련시키는데 보다 친숙한 인터페이스를 제공하기위해 개발되었다. 파이썬[Python]이 필요하며 Keras와 많은 공통점이 있다. 
그러나 둘 사이의 차이점은 Keras는 더 빠르며 더 나은 문서화가 이루어진다는 사실(!)