Theano-結論

機械学習モデルの構築には、テンソルを含む集中的で反復的な計算が含まれます。これらには、集中的なコンピューティングリソースが必要です。通常のコンパイラはローカルレベルで最適化を提供するため、通常、高速実行コードは生成されません。

Theanoはまず、計算全体の計算グラフを作成します。計算の全体像はコンパイル中に単一の画像として利用できるため、コンパイル前にいくつかの最適化手法を適用できます。これはまさにTheanoが行うことです。計算グラフを再構築し、部分的にCに変換し、共有変数をGPUに移動するなどして、非常に高速な実行可能コードを生成します。コンパイルされたコードは、Theanoによって実行されますfunctionこれは、コンパイルされたコードをランタイムに挿入するためのフックとして機能します。Theanoはその資格を証明しており、学者と業界の両方で広く受け入れられています。