テアノ-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、通常は高速実行コードを生成しません。

Theanoは最初に、計算全体の計算グラフを作成します。コンパイル中は計算の全体像が単一の画像として利用できるため、プリコンパイル中にいくつかの最適化手法を適用できます。これがまさに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 function によって実行されます。この関数は、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のみ機能します。テアノはその資格を証明し、学者と産業界の両方で広く受け入れられています。