Puede encontrar la implementación de la mayoría de los modelos tanto en tensorflow como en linterna. En caso de que desee escribir su propio modelo, debe ir al marco con el que se sienta más cómodo y pueda aprender fácilmente y otro que proporcione la mayoría de las funciones (como visualización, preprocesamiento, aumento, etc.) para el problema que está tratando de resolver .
Entonces, de cualquier manera, depende.
Para usos científicos, se recomienda Python sobre Lua. Como Lua es más un lenguaje incrustado que uno de propósito general (como Python), hay muchos menos paquetes de Lua disponibles. Según las estadísticas de LuaRocks (un repositorio de Lua), hasta 2016, solo hay menos de 2.000 paquetes de Lua en LuaRocks, muchos de los cuales quedaron mal mantenidos o insuficientemente documentados. En cambio, hay más de diez mil paquetes de Python, incluidos muchos paquetes relacionados con la ciencia, al mismo tiempo. Si todo lo que necesitas es Torch, está bien ir con Lua; otros, elijan Python.
Use nipy.org. mejor para el procesamiento de imágenes MRI.
