Theano - 安装

Theano 可以安装在 Windows、MacOS 和 Linux 上。所有情况下的安装都非常简单。在安装 Theano 之前，您必须安装其依赖项。以下是依赖项列表：

• Python
• NumPy - 必需
• SciPy - 仅在使用稀疏矩阵和特殊函数时需要
• BLAS - 提供执行基本向量和矩阵运算的标准构建块

您可以根据需要选择安装以下可选软件包：

• nose: 用于运行 Theano 的测试套件
• Sphinx - 用于构建文档
• Graphiz 和 pydot - 用于处理图形和图像
• NVIDIA CUDA 驱动程序 - GPU 代码生成/执行所需
• libgpuarray - 在 CUDA 和 OpenCL 设备上进行 GPU/CPU 代码生成所需

我们将讨论在 MacOS 上安装 Theano 的步骤。

MacOS 安装

要安装 Theano 及其依赖项，请使用命令行中的 pip，如下所示。这些是在本教程中我们将需要的最少依赖项。

$ pip install Theano
$ pip install numpy
$ pip install scipy
$ pip install pydot

您还需要使用以下命令安装 OSx 命令行开发工具：

$ xcode-select --install

您将看到以下屏幕。单击安装按钮以安装该工具。

安装成功后，您将在控制台上看到成功消息。

测试安装

安装成功完成后，在 Anaconda Jupyter 中打开一个新的笔记本。在代码单元格中，输入以下 Python 脚本：

示例

import theano
from theano import tensor
a = tensor.dscalar()
b = tensor.dscalar()
c = a + b
f = theano.function([a,b], c)
d = f(1.5, 2.5)
print (d)

输出

执行脚本，您应该看到以下输出：

4.0

为了方便您参考，下面显示了执行的屏幕截图：

如果您获得上述输出，则说明您的 Theano 安装成功。如果不是，请按照 Theano 下载页面上的调试说明解决问题。

什么是 Theano？

既然您已成功安装 Theano，让我们首先尝试了解什么是 Theano？Theano 是一个 Python 库。它允许您定义、优化和评估数学表达式，尤其是机器学习模型开发中使用的那些表达式。Theano 本身不包含任何预定义的 ML 模型；它只是促进了其开发。在处理多维数组时，它特别有用。它与 NumPy 无缝集成，NumPy 是 Python 中用于科学计算的基本且广泛使用的软件包。

Theano 促进了 ML 开发中使用的数学表达式的定义。此类表达式通常涉及矩阵运算、微分、梯度计算等。

Theano 首先为您的模型构建整个计算图。然后，它通过对图应用多种优化技术将其编译成高效的代码。编译后的代码通过 Theano 中名为 function 的特殊操作注入到 Theano 运行时中。我们重复执行此 function 来训练神经网络。与使用纯 Python 代码甚至完整的 C 实现相比，训练时间大大减少了。

我们现在将了解 Theano 开发的过程。让我们从如何在 Theano 中定义数学表达式开始。