Theano – это библиотека для работы с численными операциями в Python, предоставляющая возможности построения и обучения глубоких нейронных сетей. Аппарат линейной алгебры практически повсеместно используется в машинном обучении: примеры описываются векторами признаков, параметры модели записывают в виде матриц, изображения представляют в виде 3х-мерных тензоров. Скалярные величины, векторы и матрицы можно рассматривать как частный случай тензоров, просто меньшей размерности, поэтому именно так мы в дальнейшем будем называть эти объекты линейной алгебры.
Theano используется для выполнения вычислений на графах вычислений, что позволяет эффективно использовать мощности вычислительного оборудования.
Вычисления в Theano выражаются NumPy-подобным синтаксисом и компилируются для высокоэффективных параллельных вычислений как на обычных CPU, так и на GPU.
Принцип работы Theano заключается в следующем:
1. Определение символьных переменных и функций: пользователь задает символьные переменные для входных данных и символьные функции для операций над этими переменными.
2. Оптимизация графа вычислений: Theano автоматически оптимизирует граф вычислений для улучшения производительности и эффективности.
3. Компиляция и выполнение: после оптимизации графа, он компилируется в оптимизированный код на языке C или CUDA, который затем выполняется для проведения расчетов.
Theano позволяет быстро и эффективно разрабатывать и обучать нейронные сети, а также проводить различные вычисления в области машинного обучения и искусственного интеллекта.
Основные математические методы, операции и структуры данных, поддерживаемые Theano:
- работа с тензорами через структуру numpy.ndarray и поддержка множества тензорных операций
- работа с разреженными матрицами через структуры SciPy.{csc, csr, bsr}_matrix и поддержка ряда операций с ними
- многочисленные методы линейной алгебры, включая достаточно сложные
- возможность в режиме работы создавать новые операции с графами
- многочисленные операции по преобразованию графов
- поддержка языка Python версий 2 и 3
- поддержка GPU (CUDA и OpenCL)
- поддержка стандарта Basic Linear Algebra Subprograms (BLAS) для процедур линейной алгебры
Планируется использование и поддержка следующих сред — C/C++, PTX, CAL, AVX.
Theano вызывает большой интерес у специалистов по изучению данных, поскольку многие популярные в наше время пакеты для машинного обучения и изучения данных, такие как Tensorflow и Keras, основаны на Theano.
Более того, Theano основана на NumPy, что делает ее весьма подходящей для тех, кто уже знаком именно с этой библиотекой.