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| 原作者 | 蒙特利尔大学的蒙特利尔学习算法研究所（英语：Montreal Institute for Learning Algorithms）（MILA） |
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| 開發者 | PyMC开发团队 |
| 首次发布 | 2007年，18年前（2007） |
| 当前版本 |
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| 源代码库 | |
| 编程语言 | Python,CUDA |
| 平台 | Linux,macOS,Windows |
| 类型 | 机器学习,函式库 |
| 许可协议 | 3条款BSD许可证 |
| 网站 | pytensor |
Theano及其分叉PyTensor，是一个Python库和优化的编译器，用来操纵和求值数学表达式特别是矩阵值表达式[2]。在其中，计算使用NumPy风格的语法来表达并被编译，用来在CPU或者GPU架构上高效的运行。
Theano是开源项目[3]，主要由蒙特利尔大学的蒙特利尔学习算法研究所（英语：Montreal Institute for Learning Algorithms）（MILA）开发[4]。软件名字取自古代哲学家Theano（英语：Theano (philosopher)）。在2017年9月28日，Pascal Lamblin发布了来自约书亚·本希奥的一则信息，MILA负责人说：由于更强大的工业参与者的竞争，主要的开发在1.0发行之后将会停止[5]。Theano 1.0.0随后在2017年11月15日发行[6]。
在2018年5月17日，Chris Fonnesbeck代表PyMC开发团队写道：PyMC开发者将在他们退场后取得对Theano维护的控制权[7]。在2021年1月绝大部份的Theano代码基被重新建造，并增加了通过JAX和Numba的编译，修订后的这个计算后端以新名字Aesara发行。2022年11月28日，PyMC团队宣布采用从Aesara计划分叉出PyTensor[8]。
下列代码以PyTensor用作介绍的例子：
importpytensorfrompytensorimporttensoraspt# 声明2个符号浮点标量a=pt.dscalar("a")b=pt.dscalar("b")# 建立一个简单的表达式c=a+b# 将这个表达式转换成一个可调用对象，# 它接收'(a, b)'值作为输入并计算出一个值给'c'f_c=pytensor.function([a,b],c)assertf_c(1.5,2.5)==4.0# 计算样例表达式关于'a'的梯度dc=pytensor.grad(c,a)f_dc=pytensor.function([a,b],dc)assertf_dc(1.5,2.5)==1.0
>>>importpytensor>>>frompytensorimporttensoraspt>>>>>># 通过'pytensor.function'编译函数还能优化表达式图>>># 它会移除不必要的运算并将特定运算替代为更有效的运算>>>>>>v=pt.vector("v")>>>M=pt.matrix("M")>>>>>>d=a/a+(M+a).dot(v)>>>>>>pytensor.dprint(d)Add [id A] ├─ ExpandDims{axis=0} [id B] │ └─ True_div [id C] │ ├─ a [id D] │ └─ a [id D] └─ dot [id E] ├─ Add [id F] │ ├─ M [id G] │ └─ ExpandDims{axes=[0, 1]} [id H] │ └─ a [id D] └─ v [id I]<_io.TextIOWrapper name='<stdout>' mode='w' encoding='utf-8'>>>>>>>f_d=pytensor.function([a,v,M],d)>>>>>># 'a/a' -> '1'而点积被替代为BLAS函数(i.e. CGemv)>>>pytensor.dprint(f_d)Add [id A] 5 ├─ [1.] [id B] └─ CGemv{inplace} [id C] 4 ├─ AllocEmpty{dtype='float64'} [id D] 3 │ └─ Shape_i{0} [id E] 2 │ └─ M [id F] ├─ 1.0 [id G] ├─ Add [id H] 1 │ ├─ M [id F] │ └─ ExpandDims{axes=[0, 1]} [id I] 0 │ └─ a [id J] ├─ v [id K] └─ 0.0 [id L]<_io.TextIOWrapper name='<stdout>' mode='w' encoding='utf-8'>
可微分计算 | |
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