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我正在使用 Theano/Pylearn2 在我自己的网络中实现 LSTM 模型。但是，我发现 Theano 扫描比使用普通循环要慢得多。我使用了 Theano 分析器

<% time> <sum %> <apply time> <time per call> <type> <#call> <#apply> <Class name>
  95.4%    95.4%      25.255s       4.31e-02s     Py     586       3   theano.scan_module.scan_op.Scan
   1.8%    97.2%       0.466s       4.72e-05s     C     9864      41   theano.sandbox.cuda.basic_ops.GpuElemwise
   0.8%    97.9%       0.199s       8.75e-05s     C     2276      10   theano.sandbox.cuda.basic_ops.GpuAlloc
   0.7%    98.7%       0.196s       1.14e-04s     C     1724       8   theano.sandbox.cuda.blas.GpuDot22
   0.3%    99.0%       0.087s       1.06e-04s     C      828       3   theano.sandbox.cuda.basic_ops.GpuIncSubtensor
   0.2%    99.2%       0.051s       1.66e-04s     Py     310       2   theano.sandbox.cuda.basic_ops.GpuAdvancedSubtensor1

和行动，

<% time> <sum %> <apply time> <time per call> <type> <#call> <#apply> <Op name>
  77.2%    77.2%      20.433s       7.40e-02s     Py     276        1   forall_inplace,gpu,grad_of_lstm__layers}
  18.2%    95.4%       4.822s       1.56e-02s     Py     310        2   forall_inplace,gpu,lstm__layers}

所以很多很多时间都花在了 Scan 上（这有点像预期的那样，但我没想到它会这么慢）。

我的代码的主体是

        def fprop(self, state_below, state_prev = 0, cell_prev = 0):
            if state_prev == None:
              state_prev = self.state_prev;
            if cell_prev == None:
              cell_prev = self.cell_prev;
            i_gate = T.nnet.sigmoid(T.dot(state_below,self.Wi) +
                                                            T.dot(state_prev,self.Ui));
            f_gate = T.nnet.sigmoid(T.dot(state_below,self.Wf) +
                                                            T.dot(state_prev,self.Uf));
            C = T.tanh(T.dot(state_below, self.Wc) +
                               T.dot(state_prev, self.Uc));
            C = i_gate * C + f_gate  * cell_prev;
            o_gate = T.nnet.sigmoid(T.dot(state_below,self.Wo) +
                                                            T.dot(state_prev,self.Uo) +
                                                            T.dot(C, self.Vo));
            h_out = o_gate * T.tanh(C);
            return h_out, C

我把我的扫描写成：

[h,c,out], _ = theano.scan(fn=self.fprop_with_output,
               sequences=[X.T,Y[:,1:].T],
               outputs_info=[dict(initial=h_,taps=[-1]), dict(initial=c_,taps=[-1]),None],n_steps=X.shape[1]-1);

我注意到的一件事是 Theano 扫描的类型使用 Python 实现（？）是这慢得离谱的原因吗？还是我做错了什么？为什么 Theano python 实现 Scan 而不是 C。

（我说使用循环更快，但在运行时更快，对于大型模型，我没有设法在合理的时间内编译使用循环的版本）。

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不久前有人问过这个问题，但我有/遇到了同样的问题。答案是 GPU 上的扫描速度很慢。

见：https ://github.com/Theano/Theano/issues/1168

于 2015-07-09T21:34:01.867 回答
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Theano 开发人员使用 C 和 GPU 实现扫描和梯度扫描需要时间，因为它比其他功能要复杂得多。这就是为什么当您对其进行分析时，它会显示 GpuElemwise、GpuGemv、GpuDot22 等，但您看不到 GpuScan 或 GpuGradofScan。

同时，您只能退回到 for 循环。

于 2016-07-19T11:43:02.800 回答