pycuda vs theano vs pylearn2

Question

我目前正在学习GPU编程，以提高机器学习算法的性能。最初我尝试用纯c学习编程cuda，然后我发现pycuda对我来说是cuda库的包装，然后我找到了theano和pylearn2并且有点困惑：

我以这种方式理解他们：

1. pycuda：cuda库的python包装器
2. theano：类似于numpy但对GPU和CPU透明
3. pylearn2：基于theano的深度学习包，实现了多种机器学习/深度学习模型

由于我是GPU编程的新手，我应该从C / C ++实现开始学习还是从pycuda开始就足够了，甚至从theano开始？例如。我想在学习GPU编程后实现randomForest模型。谢谢。

Answer 1

你的理解几乎是正确的。我只想补充一些关于Theano的评论。它不仅仅是可以在GPU上运行的Numpy。 Theano确实是数学表达式编译器，它在高度优化的C / CUDA代码中转换符号数学表达式，针对CPU和GPU。它生成的代码通常比大多数程序员编写的代码更有效。 Theano也可以进行符号区分（对基于梯度的优化非常有用），并且还具有实现更好的数值稳定性的特征（这可能是有用的，尽管我不知道真正的程度）。 Theano很可能足以实现您的需求。如果您仍然决定学习CUDA或PyCUDA，请选择不使用的语言，C ++或Python。