在AN上自定义操作/功能

Question

我是新来的Theano图书馆，这是用于深入学习的GPU设备。我注意到有几个内置操作可以支持gpu计算（我猜它们是专门以支持gpu的方式编写的）：

 import theano.tensor as T
 T.sum(), T.neq(), T.argmax(),T.grad()

1.如果我使用python的内置函数sum（）而不是T.sum（），有什么区别。sum（）是否仍然有效，但速度可能较慢？你知道吗

1. 假设sum（）不适用于gpu计算，那么如果我需要任何在gpu上可用的操作/函数，我需要以这种方式实现它。e、 我要计算sin（x），其中x是向量或矩阵，并存储在GPU内存中。有没有实现sin（x）的提示，可以在gpu设备上运行？（这可能不合适或不容易回答）

2. 我很难理解T.grad（）。T.grad如何对给定的光滑符号函数进行符号计算？我对此很好奇。

Answer 1

在theano中，您必须使用T.sum(), T.neq(), T.argmax(),T.grad()进行符号计算，而不使用像T.matrix这样的变量。例如，不能使用内置的sum()。 如果你使用theano，你必须遵循theano自己的方法，因为theano使用不同形式的计算来利用gpu的架构。你知道吗

但是，如果您想使用sum()，您可以使用它进行计算，然后创建一个theano.shared变量来存储结果，这样您就可以在运行时将其存储在gpu的内存中。你知道吗

关于T.grad（），也许你应该问问theano开发者。:) 不过，我认为当theano运行时，它可以利用gpu的计算能力，使用实际变量来计算函数的梯度运行时。 我希望这能有所帮助。你知道吗

很高兴能帮上忙！如果你觉得我的回答对你有用，请随时接受。：-）