假设我在Theano中实现了以下功能：
import theano.tensor as T
from theano import function
x = T.dscalar('x')
y = T.dscalar('y')
z = x + y
f = function([x, y], z)
当我尝试运行它时，构造了计算图，该函数得到优化和编译。
如何在Python脚本和/或C ++应用程序中重用此编译的代码块？
修改 目标是构建一个深度学习网络，并在最终的C ++应用程序中重用它。
答案 0 :(得分：7)
目前这是不可能的。有用户修改了Theano以允许腌制Theano功能，但是在解开时我们已经重新优化了图形。
有一个Pull Request允许Theano生成C ++库。然后，用户可以自己编译并将其用作普通的C ++库。 lib链接python lib并需要安装numpy。但这还没有为广泛使用做好准备。
你的目标是什么？节省编译时间？如果是这样，Theano已经缓存了它编译的c ++模块，所以下次重用它时，编译速度会更快。但是对于一个大图，优化阶段总是如上所述重做，这可能需要很长时间。
那你的目标是什么？
这是我们正在努力的事情。确保使用最新的Theano版本（0.6），因为它编译速度更快。开发版本也快一点。