Theano - Conclusion

La construction de modèles d'apprentissage automatique implique des calculs intensifs et répétitifs impliquant des tenseurs. Celles-ci nécessitent des ressources informatiques intensives. Comme un compilateur régulier fournirait les optimisations au niveau local, il ne produit généralement pas un code d'exécution rapide.

Theano crée d'abord un graphe de calcul pour l'ensemble du calcul. Comme toute l'image du calcul est disponible sous la forme d'une seule image lors de la compilation, plusieurs techniques d'optimisation peuvent être appliquées lors de la pré-compilation et c'est exactement ce que fait Theano. Il restructure le graphe de calcul, le convertit partiellement en C, déplace les variables partagées vers le GPU, et ainsi de suite pour générer un code exécutable très rapide. Le code compilé est ensuite exécuté par un Theanofunctionqui agit simplement comme un crochet pour injecter le code compilé dans le runtime. Theano a prouvé ses références et est largement accepté dans les universitaires et dans l'industrie.