pycuda vs theano vs pylearn2

Question

현재 기계 학습 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 GPU 프로그래밍을 배우고 있습니다. 처음에 나는 순수한 C와 CUDA 프로그래밍을 배우려고, 나는 나에게 CUDA 라이브러리의 래퍼를 pycuda하는 발견하고 나는 theano 및 pylearn2 발견하고 혼란 조금 가지고 :이 방법으로 그들을 이해

:

1. pycuda : CUDA 라이브러리에 대한 파이썬 래퍼
2. theano : GPU와 CPU에 NumPy와 유사하지만 투명
3. pylearn2 : theano에 구축하고 여러 기계 학습/깊은 학습 모델을 구현 깊은 학습 패키지

GPU 프로그래밍에 익숙하지 않으므로 C/C++ 구현에서 배우기 시작하거나 pycuda에서 시작하는 것이 theano에서 시작하는 것으로 충분합니까? 예 : GPU 프로그래밍을 배운 후 randomForest 모델을 구현하고 싶습니다. 감사합니다.

Answer 1

귀하의 이해가 거의 옳습니다. 나는 Theano에 대해 약간의 발언을 덧붙일 것이다. 그것은 GPU에서 실행할 수있는 Numpy 이상입니다. Theano는 실제로 CPU 및 GPU 모두를 대상으로 고도로 최적화 된 C/CUDA 코드에서 기호식 표현을 변환하는 수학 표현식 컴파일러입니다. 생성하는 코드는 프로그래머가 작성하는 코드보다 훨씬 효율적입니다. Theano는 또한 상징적 인 차별화 (그라디언트 기반 최적화에 매우 유용함)와 더 나은 수치 안정성을 제공하는 기능을 제공합니다. (어느 정도 유용할지 모르지만 실제로 유용합니다.) Theano가 필요한 것을 구현하기에 충분할 것 같습니다. 여전히 CUDA 또는 PyCUDA를 배우기로 결정했다면, 사용할 언어가없는 C++ 또는 Python을 선택하십시오.