Theano - 安装

Theano 可以安装在 Windows、MacOS 和 Linux 上。在所有情况下，安装都很简单。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 − 仅对稀疏矩阵和特殊函数是必需的
• BLAS − 提供用于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的可选软件包是 −

• nose：运行 Theano 的测试套件
• Sphinx − 用于构建文档
• Graphiz 和 pydot −处理图形和图像
• NVIDIA CUDA 驱动程序 − 生成/执行 GPU 代码所需
• libgpuarray − 在 CUDA 和 OpenCL 设备上生成 GPU/CPU 代码所需

我们将讨论在 MacOS 中安装 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。这些是我们在本教程中需要的最小依赖项。

$ 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 命令行开发人员工具 −

$ 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 中打开一个新笔记本。在代码单元中，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，您应该会看到以下输出 −

4.0

下面显示了执行的屏幕截图，供您快速参考 −

如果您获得上述输出，则表示 Theano 安装成功。如果没有，请按照 Theano 下载页面上的调试说明解决问题。

什么是 Theano?

现在您已经成功安装了 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，尤其是用于机器学习模型开发中的数学表达式。Theano 本身不包含任何预定义的 ML 模型；它只是促进其开发。它在处理多维数组时特别有用。它与 NumPy 无缝集成，NumPy 是 Python 中科学计算的基本且广泛使用的包。

Theano 有助于定义 ML 开发中使用的数学表达式。此类表达式通常涉及矩阵算术、微分、梯度计算等。

Theano 首先为您的模型构建整个计算图。然后，它通过在图上应用几种优化技术将其编译为高效代码。编译后的代码通过 Theano 中可用的特殊操作 function 注入 Theano 运行时。我们重复执行此 function 来训练神经网络。与使用纯 Python 编码甚至完整的 C 实现相比，训练时间大大减少。

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