1樓：黎落
theano不太好，主要原因是：
theano 定義 function 時缺乏靈活的多型機制。
比方說你需要對同乙個資料集實現多個模型做對比實驗，你實現兩個模型：lstm, lstm-
peephole. 這兩個模型你會發現很多表示式與變數定義可以通用。只要 inputs 引數有一點不
一樣，你就需要寫乙個新的 function. 如果你想實現10個lstm的變種，你就需要寫10個對應
的function. 然後用 if else 來控制哪個模型與哪個function 相對應，有乙個相應的解決辦法
是搞乙個input variable 的並集，然後在統一定義乙個 function, 在其中加入
on_unused_input 來標記自動忽略未使用的引數。
2. 困難的除錯方法
由於 theano 的時候是嚴格遵循三步走戰略，即：a.表示式定義 b. 函式編譯 c. 主程式呼叫
theano編譯好的函式來獲得結果。 這就導致的傳統的測試方法到了 theano 這裡變得比較困
難。然後編譯函式需要乙個多小時。由於theano 在表示式定義的時候是不會幫助你去檢查你
的矩陣相乘、dimshuffle 等操作的時候維度是否對應，你要麼等著編譯好後跑實際資料看出
不出錯，要麼嘗試把中間步驟拆開一步一步構造測試資料排查錯誤，這其中的工作量可想而
知。theano 的結構、實現不一定是最優的，但現階段只有它填補了這一空缺，而且相對成熟，所
以大家都用它。它的功能也給 python 的進一步進化指了乙個方向（很多科學計算包在考慮利
用 theano 進行加速），將來的趨勢應該是 numpy、sympy、theano 整合到一起，新的
scipy 構建在這個包之上並保持介面不變。
2樓：匿名使用者
theano 雖然誕生在 lisa lab，但是本身和深度學習沒有關係，需求拆分非常到位。
為什麼會有 theano？無非是因為一群研究者想用 python，但是純用 numpy/scipy 太痛苦，得手動推導全部函式再在**裡堆起來。想呼叫一下庫就能得到導數的符號表示式？
那得上計算機代數系統，可是當時 sympy 也出來沒兩年，注重符號運算本身，與後續的數值計算銜接不太好。
於是大家造了些和 sympy 的功能有關的輪子，並且和數值計算無縫對接，注重效能和數值穩定性。惰性求值，自動在 gpu 上執行，都是以這兩點為考量。把這些輪子整理一下就有了 theano 的原型。
theano 的結構、實現不一定是最優的，但現階段只有它填補了這一空缺，而且相對成熟，所以大家都用它。它的功能也給 python 的進一步進化指了乙個方向（很多科學計算包在考慮利用 theano 進行加速），將來的趨勢應該是 numpy、sympy、theano 整合到一起，新的 scipy 構建在這個包之上並保持介面不變。
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