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theano，python3怎么安裝theano

來源：整理時間：2025-01-15 00:41:48 編輯：智能門戶手機版

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1，python3怎么安裝theano
2，如何讓theano變量變成數(shù)組使用
3，如何將theano模塊添加到matlab
4，訓練語音識別用的LSTM語言模型用theano還是tensorFlow哪個好用
5，pythonxy如何安裝Theano 我在window系統(tǒng)下安裝了pythonxy
6，如何評價 Theano

1，python3怎么安裝theano

一般安裝setuptools, 裝好后就可以運行 easy_install 安裝了。 pip也可以安裝包。

支持一下感覺挺不錯的

python3怎么安裝theano

2，如何讓theano變量變成數(shù)組使用

變量來代替數(shù)值,輸出是一個0維的numpy.ndarray數(shù)組...import theanoimport numpyimport theano.tensor as T...Photoshop把風景圖片轉(zhuǎn)為夢幻的動畫片

如何讓theano變量變成數(shù)組使用

3，如何將theano模塊添加到matlab

theano的調(diào)試普遍覺得難用，個人經(jīng)驗建議以下方法：　　對于語法正確性，可以從最簡單的示例模塊一點點往上加，哪一步出錯很容易發(fā)現(xiàn)　　對于算法正確性，可以用numpy建立toy dataset來驗證. 添加一個watch當做function的輸出，把要監(jiān)控的變量放到watch里，就可以像matlab一樣調(diào)試theano啦. (不過就是麻煩了些）

額

如何將theano模塊添加到matlab

4，訓練語音識別用的LSTM語言模型用theano還是tensorFlow哪個好用

Theano的一個優(yōu)勢在于代碼是在計算時生成并編譯的，所以理論上可以達到更高的速度（不需要運行時的polymorphism，而且如果寫得好的話可以fuse kernel），但是因為是學術實現(xiàn)，沒有花大精力在優(yōu)化上面，所以實際速度并不占優(yōu)勢。另外現(xiàn)在大家都高度依賴于第三方庫比如說cudnn，所以比較速度已經(jīng)是上個時代的事情了，不必太在意。

我不會~~~但還是要微笑~~~：）

5，pythonxy如何安裝Theano 我在window系統(tǒng)下安裝了pythonxy

雖然，我沒有用過Theano，也沒有看過deep learning這本書。不過我還是下載了個，幫你試了一下。我在Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages里找到了theano for python2.7，它是個執(zhí)行文件，執(zhí)行就可以了。瞌睡來了送枕頭。最近2天我正在做一個機器學習的算法?？吹侥愕膯栴}，很好。有空我也去學一學python(x,y)和theano.通常python安裝一個包的傳統(tǒng)做法，是解壓這個包。找到 setup.py然后執(zhí)行python setup.py install這樣就可以解決大部分問題。不過，個別包這樣安裝不了。你需要安裝easy install的包。要安裝easy install還要先下載一下ez_setup.py，具體我不說了，它都有提示。你找到了下載安裝就可以了。

6，如何評價 Theano

heano 雖然誕生在 LISA lab，但是本身和深度學習沒有關系，需求拆分非常到位。為什么會有 Theano？無非是因為一群研究者想用 Python，但是純用 NumPy/SciPy 太痛苦，得手動推導全部函數(shù)再在代碼里堆起來。想調(diào)用一下庫就能得到導數(shù)的符號表達式？那得上計算機代數(shù)系統(tǒng)，可是當時 SymPy 也出來沒兩年，注重符號運算本身，與后續(xù)的數(shù)值計算銜接不太好。于是大家造了些和 SymPy 的功能有關的輪子，并且和數(shù)值計算無縫對接，注重性能和數(shù)值穩(wěn)定性。惰性求值，自動在 GPU 上運行，都是以這兩點為考量。把這些輪子整理一下就有了 Theano 的原型。Theano 的結構、實現(xiàn)不一定是最優(yōu)的，但現(xiàn)階段只有它填補了這一空缺，而且相對成熟，所以大家都用它。它的功能也給 Python 的進一步進化指了一個方向（很多科學計算包在考慮利用 Theano 進行加速），將來的趨勢應該是 NumPy、SymPy、Theano 整合到一起，新的 SciPy 構建在這個包之上并保持接口不變。

theano不太好，主要原因是：1. theano 定義 function 時缺乏靈活的多態(tài)機制。比方說你需要對同一個數(shù)據(jù)集實現(xiàn)多個模型做對比實驗，你實現(xiàn)兩個模型：lstm, lstm-peephole. 這兩個模型你會發(fā)現(xiàn)很多表達式與變量定義可以通用。只要 inputs 參數(shù)有一點不一樣，你就需要寫一個新的 function. 如果你想實現(xiàn)10個lstm的變種，你就需要寫10個對應的function. 然后用 if else 來控制哪個模型與哪個function 相對應，有一個相應的解決辦法是搞一個input variable 的并集，然后在統(tǒng)一定義一個 function, 在其中加入 on_unused_input 來標記自動忽略未使用的參數(shù)。2. 困難的調(diào)試方法由于 theano 的時候是嚴格遵循三步走戰(zhàn)略，即：a.表達式定義 b. 函數(shù)編譯 c. 主程序調(diào)用theano編譯好的函數(shù)來獲得結果。這就導致的傳統(tǒng)的測試方法到了 theano 這里變得比較困難。然后編譯函數(shù)需要一個多小時。由于theano 在表達式定義的時候是不會幫助你去檢查你的矩陣相乘、dimshuffle 等操作的時候維度是否對應，你要么等著編譯好后跑實際數(shù)據(jù)看出不出錯，要么嘗試把中間步驟拆開一步一步構造測試數(shù)據(jù)排查錯誤，這其中的工作量可想而知。theano 的結構、實現(xiàn)不一定是最優(yōu)的，但現(xiàn)階段只有它填補了這一空缺，而且相對成熟，所以大家都用它。它的功能也給 python 的進一步進化指了一個方向（很多科學計算包在考慮利用 theano 進行加速），將來的趨勢應該是 numpy、sympy、theano 整合到一起，新的 scipy 構建在這個包之上并保持接口不變。

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theano，python3怎么安裝theano

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1，python3怎么安裝theano

2，如何讓theano變量變成數(shù)組使用

3，如何將theano模塊添加到matlab

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theano，python3怎么安裝theano

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1，python3怎么安裝theano

2，如何讓theano變量變成數(shù)組使用

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4，訓練語音識別用的LSTM語言模型用theano還是tensorFlow哪個好用

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