我想知道：这两个项目是否基本上具有相同的目标——加快 Python 中的数值工作？
有哪些相同点和不同点？
我知道 Theano 并不打算像 NumPyPy 那样重新实现所有 NumPy，但从我所读到的，Theano 已经可以带来一些非常令人印象深刻的加速结果。那么，如果我们可以为 Theano 编写运行速度很快的代码，为什么还需要 NumPyPy？
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一方面是好的：数百万行代码使用 numpy，因此将 Numpy 移植到 pypy 将是许多其他（科学和其他）库移植到 Pypy 的一大进步。
在 pypy 中重新实现所有 Numpy 可能听起来像是一件苦差事，但确实如此，但另一种选择是疯狂的：重新实现数百个或库以改用 XXX。
顺便说一句，我不太了解 theano，但我知道它不能替代 Numpy。它们是不同的项目，具有不同的功能。
于 2012-12-07T12:01:37.330 回答
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Theano，旨在改进 NumPy，NumPy 是 Theano 的先决条件。
Theano 的一大特点是在可能的情况下透明地使用 CUDA GPU。
于 2013-11-17T02:34:11.297 回答