私は疑問に思っています：これらの2つのプロジェクトは基本的に同じ目標を持っていますか？Pythonでの数値作業をスピードアップすることですか？
類似点と相違点は何ですか？
TheanoはNumPyPyのようにすべてのNumPyを再実装することを目的としていないことは知っていますが、私が読んだことから、Theanoはすでにいくつかの本当に印象的なスピードアップの結果につながる可能性があります。では、高速で実行されるTheanoのコードを記述できるのに、なぜNumPyPyが必要なのですか？
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1 つには、何百万行ものコードが numpy を使用しているため、Numpy を pypy に移植することは、他の多くの (科学およびその他の) ライブラリを Pypy に移植するための大きな前進となるでしょう。
すべての Numpy を pypy で再実装するのは雑用のように聞こえるかもしれませんが、それは正気ではありません。数百またはライブラリを再実装して、代わりに XXX を使用することです。
ちなみに、theano についてはよくわかりませんが、Numpy の代わりにはならないことはわかっています。それらは異なるプロジェクトであり、異なる機能を備えています。
于 2012-12-07T12:01:37.330 に答える