Theano或Tensor在Mac上作为Keras后端流动

Question

背景

当使用TensorFlow后端用于Keras时，我收到以下类型的消息

  

TensorFlow库未编译为使用AVX / FMA / etc指令...       可以加速CPU计算。

使用Theano时，我不会。

要安装我使用的Keras：

conda create -n cv python=3.6 pandas scikit-learn jupyter ...
pip install keras

我的Mac规格

• MacBook Pro（Retina，15英寸，2015年中）
• Intel Iris Pro 1536 MB

问题

Theano是否利用了这些指示，或者它是不是悄悄地支持它们？

Answer 1

据我了解 - 第二个，即Theano只是不悄悄地支持这些指示。

首先，为了支持这样的指令，应该以特定的方式为特定的CPU编译C代码，只需使用pip或conda安装Theano（或任何其他模块）就无法获得。

此外，还有一些事情表明相同：

1. 由英特尔维护的Theano的特定分支，其中包含源代码修改，以便可以编译Theano optimized for Intel architecture。您必须在计算机上构建（编译）。

2. 他们提到in the documentation“通过一点点工作，Theano 可以也实现更复杂 优化：... * gcc内在函数使用MMX，SSE2并行性用于更快的元素算术“。

Answer 2

更新：下面的场景似乎只适用于theano是由编译它的东西安装的，例如pip，而不是加载二进制包的东西，比如说，可能是conda

虽然@Denis上面提到了英特尔优化，https://github.com/Theano/Theano/issues/4783似乎暗示如果您的系统支持，则在安装时启用这些优化，否则禁用。从那个线程：

  

是否使用这些说明是在Theano安装期间的软件包编译时确定的。

  

它[Theano]的运行速度比Tensorflow快得多。

这两项暗示Theano支持开箱即用。