Theano - Einführung

Haben Sie Modelle für maschinelles Lernen in Python entwickelt? Dann kennen Sie natürlich die Feinheiten bei der Entwicklung dieser Modelle. Die Entwicklung ist in der Regel ein langsamer Prozess, der Stunden und Tage Rechenleistung in Anspruch nimmt.

Die Modellentwicklung für maschinelles Lernen erfordert viele mathematische Berechnungen. Diese erfordern im Allgemeinen arithmetische Berechnungen, insbesondere große Matrizen mit mehreren Dimensionen. Heutzutage verwenden wir neuronale Netze anstelle der traditionellen statistischen Techniken zur Entwicklung von Anwendungen für maschinelles Lernen. Die neuronalen Netze müssen über eine große Datenmenge trainiert werden. Das Training wird in Datenstapeln von angemessener Größe durchgeführt. Somit ist der Lernprozess iterativ. Wenn die Berechnungen nicht effizient durchgeführt werden, kann das Training des Netzwerks mehrere Stunden oder sogar Tage dauern. Daher ist die Optimierung des ausführbaren Codes sehr erwünscht. Und genau das bietet Theano.

Theano ist eine Python-Bibliothek, mit der Sie mathematische Ausdrücke definieren können, die beim maschinellen Lernen verwendet werden, diese Ausdrücke optimieren und diese sehr effizient bewerten können, indem Sie GPUs in kritischen Bereichen entscheidend einsetzen. In den meisten Fällen kann es mit typischen vollständigen C-Implementierungen mithalten.

Theano wurde im LISA-Labor mit der Absicht geschrieben, effiziente Algorithmen für maschinelles Lernen schnell zu entwickeln. Es wird unter einer BSD-Lizenz veröffentlicht.

In diesem Tutorial lernen Sie die Verwendung der Theano-Bibliothek.