Theano在theano函数中共享变量vs numpy数组速度

Question

我正在学习theano，并试图用它来实现模块化ML工具。

我有一个简单的线性组合：

    w = th.shared(np.ones([input_size, output_size], dtype=th.config.floatX),
                  name='W',
                  borrow=True)
    x = T.dmatrix('x')
    dot = T.dot(x, w)

但现在我对将dot描述为theano函数的最佳方式感到困惑。我提出了两个功能：

dot1 = th.function([x], dot)
dot2 = th.function([], dot, givens={x: self.input_data})

其中input_data是共享变量。

我的目标是在GPU上运行它，所以我想尽可能多地使用共享变量。

问题是，如果我使用dot1函数，我不能在输入中使用共享变量。使用dot2时，我使用它的唯一方法是读取numpy数组并不断用self.input_data更新set_value()。 （https://stackoverflow.com/a/17296524/2877599）

我的问题是：什么是最好的，dot1或dot2在gpus上运行？