深度学习神器Theano在Linux上的应用（theanolinux）

深度学习神器Theano是一款非常强大的深度学习框架，其在Linux系统上的应用可提供用户一系列有用的功能，以及向深度学习中添加和发掘深度表达的能力。

首先，Theano在Linux上可以实现自动微分功能，使得用户可以轻松实现对数据的高速训练。Theano的反向传播机制可以自动分析数据，确定需要进行参数调整的操作，从而可以有效地实现用户的深度学习过程中的参数调整，实现更加有效的深度学习。

其次，Theano在Linux上也可以使用GPU来加速深度学习流程。Theano支持各种类型的GPU，包括Nvidia、AMD和Intel等，用户可以对GPU进行调整，这样可以获得更快的深度学习性能。

最后，Theano在Linux上可以实现超过可调整的模型深度，以加深神经网络的表达能力和更强的学习能力。Theano还可以支持更多类型的深度学习框架，如Keras、TensorFlow等，以支持更多的深度学习应用。

因此，Theano在Linux上应用可以提供用户一系列有用的功能，以实现更为简单和有效的深度学习过程。我们可以用下面的代码来实现Theano在Linux上的应用：

//安装Theano

$ pip install –upgrade –no-deps Theano

//创建一个简单的神经网络模型

import theano

from theano import tensor as T

x = T.dmatrix(‘x’)

w = theano.shared(np.array([[1,2,3],[4,5,6 ]]))

b = theano.shared(np.array([1,2,3]))

z = T.dot(x,w)+b

//定义Theano中的自动微分函数

def grad(x,w,b):

z = T.dot(x,w)+b

z = z.sum()

gw, gb = T.grad(z, [w, b])

return gw, gb

//使用GPU加速深度学习过程

from theano import function

f = function([x,w,b],z)

from theano.sandbox.cuda.basic_ops import gpu_from_host

from theano import function

gpu_f = function([x,w,b], gpu_from_host(z))

//深度学习中添加和发掘深度表达的能力

from theano.tensor.nnet.conv import conv2d

from theano.tensor.signal import pool

# 创建一个2维的卷积操作

input = T.tensor4(name=’input’)

conv_out = conv2d(input, w)

# 加入池化操作

pool_out = pool.pool_2d(conv_out, (2,2))

# 创建Theano函数

f = function([input], pool_out)

由此可见，Theano在Linux上的应用具有很强的深度学习性能，用户可以轻松实现深度学习过程中的参数调整，同时也可以使用GPU加速深度学习计算，实现更多类型的神经网络模型，通过对深度表达进行更多的发掘来实现更强大的学习能力。