El único problema sobre Theano, según mi experiencia, es que es muy difícil interpretar los mensajes de error y no son intuitivos de entender. Incluye varios jerga de Theano cuando se muestra en la pantalla y muchas veces tuve que copiar esto y pegarlo en el foro de Theano para que alguien me lo aclarara.
De lo contrario, es un marco muy bueno con una integración perfecta con la GPU. Todo lo que tiene que hacer es cambiar el parámetro del dispositivo en un archivo de configuración de cpu a gpu.
Además, es un gran marco para que un principiante en aprendizaje profundo comprenda realmente cómo funciona el aprendizaje profundo. Otros frameworks le permitirán diseñar un conjunto de capas simplemente definiendo cuáles son estas capas y le permitirán mencionar la palabra “momentum” para implementar un método de aprendizaje de momentum. En Theano, cuando ve el código que implementa el impulso, calcula los gradientes, obtiene una imagen de lo que sucede detrás de escena.
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Sin embargo, lleva un tiempo entender el código de muestra publicado en el sitio web de Theano y, una vez que dominas eso, es muy fácil escribir tu propio código. Se necesita muy poco tiempo para crear una estructura de red neuronal convolucional para cualquier tipo de conjunto de datos.
La mejor parte de Theano es que calcula los gradientes por sí mismo y solo se necesita un comando para que lo hagas como parte de tu código.
En general, definitivamente lo calificaría mucho más que otros marcos ya que puedes controlar cada pequeña parte del marco y ajustar los parámetros de la manera que quieras.
