黃鶴樓白酒評價怎么樣，黃鶴樓酒的價格 濃香型白酒 42度

heano 雖然誕生在 LISA lab，但是本身和深度學(xué)習(xí)沒有關(guān)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(dǎo)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(dǎo)數(shù)的符號表達(dá)式？那得上計算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)，可是當(dāng)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(guān)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(jié)構(gòu)、實現(xiàn)不一定是最優(yōu)的，但現(xiàn)階段只有它填補(bǔ)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(jìn)一步進(jìn)化指了一個方向（很多科學(xué)計算包在考慮利用 Theano 進(jìn)行加速），將來的趨勢應(yīng)該是 NumPy、SymPy、Theano 整合到一起，新的 SciPy 構(gòu)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(jī)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(dá)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(yīng)的function. 然后用 if else 來控制哪個模型與哪個function 相對應(yīng)，有一個相應(yīng)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(biāo)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(yán)格遵循三步走戰(zhàn)略，即：a.表達(dá)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(jié)果。 這就導(dǎo)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(dá)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(yīng)，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(gòu)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(jié)構(gòu)、實現(xiàn)不一定是最優(yōu)的，但現(xiàn)階段只有它填補(bǔ)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(jìn)一步進(jìn)化指了一個方向（很多科學(xué)計算包在考慮利用 theano 進(jìn)行加速），將來的趨勢應(yīng)該是 numpy、sympy、theano 整合到一起，新的 scipy 構(gòu)建在這個包之上并保持接口不變。