对于解决大量数据的问题，使用Theano可能获得与手工用C实现差不多的性能。另外通过利用GPU，它能获得比CPU上快很多数量级的性能。...但最好使用工具来安装，这样可以避免很多程序依赖的麻烦，而且日后的软件升级维护也很方便。...以下我们通过图2-1所示的一个实例来说明广播机制原理。 ?...Theano实际采用符号计算图模型来实现。首先创建表达式所需的变量，然后通过操作符（op）把这些变量结合在一起，如前文图2-1所示。...04 函数 上节我们介绍了如何把一个符号表达式转化为符号计算图，这节我们介绍函数的功能，函数是Theano的一个核心设计模块，它提供一个接口，把函数计算图编译为可调用的函数对象。
对于涉及大量数据的问题，使用Theano可以获得与手工编写的C实现不相上下的速度。它还可以通过利用最近的GPU超过CPU上的C多个数量级。...） 使用内存别名来避免计算 使用就地操作，无论它涉不涉及到别名 元素子表达式的循环融合 数值稳定性的改进（例如和） 完整列表请参阅优化 Theano是在LISA实验室编写的，以支持高效机器学习算法的快速开发...在某种程度上它仍然像一个编程语言，因为你必须 声明变量（a,b）并给出它们的类型 构建表达式来表示如何将这些变量放在一起 将表达式图编译为函数，以便将它们用于计算。...可能实现：允许fgraph中的Theano变量拥有超过1个所有者。 我们支持Python 2和Python 3。 我们对float32类型的张量有一个CUDA后端。...我们知道如何从对象类型（张量、稀疏矩阵、dtype、broadcast 标志）分离共享变量内存存储位置，但我们需要这样做。
我们会很快回来。 该代码中的另一个新东西是function的updates参数。updates必须提供形式为（共享变量，新表达式）对的一个列表。它也可以是一个字典，其键是共享变量，值是新的表达式。...无论哪种方式，它意味着“每当这个函数运行时，它将用相应表达式的结果替换每个共享变量的.value”。上面，我们的累加器用状态和增量总和取代state的值。 让我们试试吧！...此外，Theano对分配变量的位置和方式有更多的控制，这是在GPU上获得良好性能的重要因素之一。 可能会发生这种情况，你使用共享变量表达了某个公式，但你不想使用它的值。...一般情况下，你可以替换常量和表达式。但要小心，不要让givens替换引入的表达式是共同依赖的，替换的顺序没有定义，所以替换必须以任何顺序工作。...下面示出了如何将“随机状态”从一个theano函数传递到另一个函数的示例。
两个标量相加 为了让我们开始使用Theano并获得我们正在使用的感觉，让我们做一个简单的函数：将两个数字加在一起。...[x, y], z) function的第一个参数是一个变量列表，它们将作为函数的输入。...第二个参数是单个变量或一个变量的列表。不管哪一种情况，第二个参数是当我们应用函数时我们想要看到它的输出。f可以像普通的Python函数一样使用。...的符号变量映射到值来替换它们，然后它返回表达式的数值。...eval()在第一次调用变量时会变慢 - 需要调用function()来编译后台表达式。在同一变量上对eval()的后续调用将很快，因为变量缓存编译的函数。
我们将使用Theano来创建和计算S型函数。Matplotlib绘制我们函数的输出。最后，我们将使用NumPy创建输入。...第7行：定义了TensorVariable，该变量在函数的公式中将为x（f（x））： ? 第8行：定义表达式的输出必须如何，在这种情况下，表达式的输出为：1 /（1+（e **-x））。...第9行：编译th_sigmoid TheanoFunction来计算在上一步（第8行）中定义的输出。 第10行：定义了一个列表，其中将包含我们函数的所有输出。...第11/12行：对于在第6行定义的x数组中的每个数字，我们计算输出并将其添加到在第10行定义的列表中。...这正是S型函数应提供的输出！实际上，这是在S型函数中发现的“ s”形曲线： ? 结论 在本教程中，了解了如何安装Theano以及如何构建使用它的简单代码。
计算梯度 现在让我们使用Theano来完成一个稍微复杂的任务：创建一个函数，该函数计算相对于其参数x的某个表达式y的导数。为此，我们将使用宏T.grad。例如，我们可以计算 相对于 的梯度。...（这是对数学中所谓的Jacobian矩阵的泛化。）Theano实现theano.gradient.jacobian()宏，执行计算Jacobian所需的所有内容。以下内容说明如何手动执行。...因为在实践中，我们最终需要根据权重矩阵来计算这样的表达式，所以Theano支持这种更通用的操作形式。...因为在实践中，我们最终需要根据权重矩阵来计算这样的表达式，所以Theano支持这种更通用的操作形式。...最后的要点 grad函数以符号的方式工作：它接收并返回Theano变量。 grad可以与宏进行比较，因为它可以重复应用。 标量costs只能由grad直接处理。数组通过重复应用来处理。
Python 文档协作翻译小组人手紧缺，有兴趣的朋友可以加入我们，完全公益性质。交流群：467338606。 Theano是一个Python库，允许你定义、优化和有效地求值涉及多维数组的数学表达式。...新闻 2016/05/09：Theano的新技术报告：Theano：快速计算数学表达式的Python框架。这是新的首选参考。...对于前沿功能感兴趣的用户应该获得最新的开发版本，可以通过： git clone git://github.com/Theano/Theano.git 然后可以在你的$PYTHONPATH上放置checkout...和更多… Release - 我们的发布应该如何工作。...如何提供帮助 如果你在theano-users邮件列表或StackOverflow上看到一个问题，你认为自己知道答案，请通过帮助他人来支持社区。
我们已经在 indico 的产品或者开发中使用了以下列表中的大部分的技术，但是对于剩下一些我们没有使用的，我将会借鉴他人的经验来帮助给出 2017 年 Python 深度学习生态系统的清晰的、详尽的理解...Theano 链接：https://github.com/Theano/Theano 描述：Theano 是一个 Python 库，允许你定义、优化并且有效地评估涉及到多维数组的数学表达式。...文档：http://deeplearning.net/software/theano/ 概述：Theano 是数值计算的主力，它支持了许多我们列表当中的其他的深度学习框架。...Theano 由 Frédéric Bastien 创建，这是蒙特利尔大学机器学习研究所（MILA）背后的一个非常优秀的研究团队。...最近，TensorFlow 团队决定支持 Keras（我们列表中下一个深度学习库）。
这些说明逐步介绍了如何使用免费提供的工具和编译器将Theano和所需的依赖关系安装在32位或64位系统上。...如果有人知道如何安装CUDA 5.5没有正确的Visual Studio安装，请让我们知道。 你可以从Visual Studio Express下载。请安装Visual C版本。...这是在Windows上获得Theano的最简单的方法之一。...如果有人知道如何安装CUDA 5.5没有正确的Visual Studio安装，请让我们知道。 你可以从Visual Studio Express下载。请安装Visual C版本。...这是在Windows上获得Theano的最简单的方法之一。
在解决包含大量数据问题的时候，使用 Theano 编程可以获得比手写 C 语言实现更快的速度。通过新近的 GPU 加速，Theano 可以比基于 CPU 计算的 C 语言快上好几个数量级。...对于需要将每一种不同的数学表达式都计算一遍的情况，Theano 可以最小化编译/解析的计算量，但仍然会给出如自动微分那样的符号特征。...Theano 由蒙特利尔大学 LISA 实验室所编写，用来支持高效机器学习算法。其名字来自于一位希腊数学家，她可能也是毕达哥拉斯的妻子。...我们为多年以来 Theano 的创新深感自豪，并且其创新正被其他框架继承和优化。...比如，把模型表达为数学表达式、重写计算图以获得更优性能和内存使用、GPU 上的透明执行、更高阶的自动微分，正在全部成为主流。
除此之外，我们还将讨论在没有深度学习时，医学图像分析是如何进行的；以及我们现在如何使用深度学习进行医学图像分析。...James Bergstra教授等人在2010年的Scipy曾说，Theano是一个CPU和GPU的数学表达式编译器。...换句话来说，Theano是一个能够让你高效地对数学表达式进行定义、优化和评估的Python学习库。...Theano是由一些高级研究人员，如Yoshua Bengio，和“蒙特罗学习算法研究所”（MILA）共同研发的。...在这个示例中，我们的Y变量与R和M一样是分类对象，使用标签编码器，我们将这些字母变量转换为了1或0。 ? Scikit-learn的标签编码器 之后，我们创建了一个使用Keras的模型： ?
Theano 是一个 Python 库，可用于定义、优化和计算数学表达式，特别是多维数组（numpy.ndarray）。...对需要将每一种不同的数学表达式都计算一遍的情况，Theano 可以最小化编译/解析的计算量，但仍然会给出如自动微分那样的符号特征。...Theano诞生于研究机构，服务于研究人员，其设计具有较浓厚的学术气息，但在工程设计上有较大的缺陷。一直以来，Theano因难调试、构建图慢等缺点为人所诟病。...动态、图的方式使得我们可以任意 修改前向传播，还可以随时查看变量的值。...动态图的这个特性使得我们可以在!Python 和 JupyterNotebook上随时查看和修改 变量， 十分灵活。
下面我们详细介绍Anaconda，Homebrew或MacPorts的过程，但如果你做了不同的工作，请让我们知道theano-users邮件列表的细节，以便我们可以添加替代指令。...这将安装所有必需的Theano依赖项。...MacPorts的优点是可以安装一切的透明度和包更新频繁的事实。以下步骤描述如何确保您正在使用这些软件包的MacPorts版本。...这将安装所有必需的Theano依赖项。...MacPorts的优点是可以安装一切的透明度和包更新频繁的事实。以下步骤描述如何确保您正在使用这些软件包的MacPorts版本。
所以今天主要的内容是想让刚入门或想入门的您有一个简单轻松的入门方式（有兴趣或附近朋友想加入这个领域，欢迎他关注我们的平台，加入我们的学习群，谢谢！）...在语音和图像领域有很好的应用，大体主要结构如图1所示。 ? 1、输入层： 一般使用RGB彩色图像，此时输入图像有三张，分别为RGB分量。...最后得到变量的梯度[dfdx, dfdy, dfdz]，它们告诉我们函数f对于变量[x, y, z]的敏感程度。这是一个最简单的反向传播。一般会使用一个更简洁的表达符号，这样就不用写df了。...这也意味着我们在这一部分学习的特征也能用在另一部分上，所以对于这个图像上的所有位置，我们都能使用同样的学习特征。...接下来的 6个特征映射依赖于 S2层的特征映射的每 4个连续子集。再接下来的 3 个特征映射依赖于 S2层的特征映射的每 4个不连续子集。最后一个特征映射依赖于 S2层的所有特征映射。
我们已经使用了这个列表的大部分技术在indico进行生产或开发，但是有少部分没有做。我会根据别人的经验，提供一个关于2017年python深度学习生态系统的清晰、全面的路径。...MXNet · PyTorch ---- Theano 描述：Theano是一个Python库，它可以有效地定义，优化和评估涉及多维数组的数学表达式。...文档：http://deeplearning.net/software/theano/ 概要： Theano是数值计算的主力，它支持我们列表中的许多其他深度学习框架。...最近，TensorFlow团队决定加入对Keras的支持，这是我们列表中的下一个深度学习库。...大家对PyTorch在Python深度学习生态系统中将扮演的角色众说纷纭，但所有迹象表明PyTorch是我们列表中其他框架的一个非常受人尊敬的替代品。
有很多工具能够帮助开发者在 Linux 和 Mac 上构建深度学习环境（比如 Tensorflow，不幸的是，TensorFlow 无法在 Windows 上轻松安装），但是很少人关注如何在 Win10...大多数人关注的是如何让深度学习框架运行在 Win10 设备的 Ubuntu VM 上，这不是最优的解决方案。...我们还发现了足够信息，以便为 Keras，Tensorflow，CNTK，MXNet 和PyTorch 的最新稳定版本制作分步指南。...以下是我们在 Windows 10（版本 1709 OS Build 16299.371）上进行深度学习所使用的工具和库的摘要列表： Visual Studio 2015 Community Edition...和 MXNet-cuda90 1.2.0 Keras用于Tensorflow或CNTK之上的深度学习 Tensorflow和CNTK是用于评估多维数组上的数学表达式的后端 Theano是一个不再活跃的传统后端
整个安装就两步：安装依赖包和安装Lasagen....：(batchsize, channels, rows, columns),input_var表示需要连接到网络输入层的theano变量，默认为none。...当然，我们也可以像官网一样将一些网络设置参数作为函数变量输入，创建可自定义的多层感知机。 卷积神经网络 这里以建立一个含两个卷积层的神经网络为例。...其实就像是我们在高中的时候解一道数学题，往往都是先把最终的符号表达式推导出来，最后再把输入x代入表达式计算结果y。...Theano的当初的诞生其实也是基于这个需求的，当时python的Numpy、Scipy等库主要用于数值计算，但是需要一种能够调用库就得到导数的符号表达式的库，所以就有了后来的Theano，所以本质上来说早期的
整个安装就两步：安装依赖包和安装Lasagen....当然，我们也可以像官网一样将一些网络设置参数作为函数变量输入，创建可自定义的多层感知机。 卷积神经网络 这里以建立一个含两个卷积层的神经网络为例。...： 这里我们第一步需要先获取所有的网络参数，然后产生更新参数的更新表达式。...其实就像是我们在高中的时候解一道数学题，往往都是先把最终的符号表达式推导出来，最后再把输入x代入表达式计算结果y。...Theano的当初的诞生其实也是基于这个需求的，当时python的Numpy、Scipy等库主要用于数值计算，但是需要一种能够调用库就得到导数的符号表达式的库，所以就有了后来的Theano，所以本质上来说早期的
虽然列表可以完成基本的数组功能，但它不是真正的数组，而且在数据量较大时，使用列表的速度就会很慢。为此，NumPy提供了真正的数组功能以及对数据进行快速处理的函数。...NumPy还是很多更高级的扩展库的依赖库，我们后面介绍的SciPy、Matplotlib、pandas等库都依赖于它。...如果手动安装的话，需要自行解决好依赖问题，StatsModels依赖于pandas（当然也依赖于pandas所依赖的库），同时还依赖于Pasty（一个描述统计的库）。...Theano也是Python的一个库，它是由深度学习专家Yoshua Bengio带领的实验室开发出来的，用来定义、优化和高效地解决多维数组数据对应数学表达式的模拟估计问题。...可是在Windows系统下就没有那么简单了，因为它没有现成的编译环境，一般而言是先安装MinGW（Windows系统下的GCC和G++），然后再安装Theano（提前装好NumPy等依赖库），最后安装Keras
如果已经有了一个列表a，同时想复制a，命名为变量b，那么b==a是无效的，这个时候b仅仅是a的一个别名（或者说引用），修改b也会修改a的。...一般我们通过花括号{} 或者set()函数来创建一个集合。...有必要介绍一下Theano，它也是python的一个库，用来定义、优化和高效的解决多维数组数据对应数学表达式的模拟估计问题。...一般而言是先安装MinGW（windows下的GCC和G++）然后在安装Theano（提前安装好numpy等依赖库），最后安装keras。如果要实现GPU加速，还需要安装和配置CUDA。...//radimrehurek.com/gensim/ http://www.52nlp.cn/ (如何计算两个文档的相似度二)
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