{"id":177075,"date":"2023-05-28T12:28:12","date_gmt":"2023-05-28T11:28:12","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=177075"},"modified":"2026-02-06T06:44:48","modified_gmt":"2026-02-06T05:44:48","slug":"theano-beschreibung-und-verwendung-dieser-python-bibliothek","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/theano-beschreibung-und-verwendung-dieser-python-bibliothek","title":{"rendered":"Theano: Beschreibung und Verwendung dieser Python-Bibliothek"},"content":{"rendered":"<p><strong>Theano ist eine Bibliothek, die es erm\u00f6glicht, Probleme mit gro\u00dfen Datenmengen mithilfe von mehrdimensionalen Tabellen zu l\u00f6sen. Hier erf\u00e4hrst du mehr dar\u00fcber, wie du deine Suche mit Theano beschleunigen kannst: Etymologie, Entstehung, Besonderheiten und Aufnahme in die Python-Pipeline &#8230;<\/strong><\/p>\nTheano ist vor allem der Name einer griechischen Mathematikerin und Philosophin aus dem 6. Jahrhundert v. Chr., die als die vorbildliche Frau von Pythagoras bezeichnet wird.\n<h3>Was ist Theano ?<\/h3>\nUm auf unser eigentliches Thema zur\u00fcckzukommen: <strong>Theano<\/strong> ist eine <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/matplotlib-alles-wissen\">Python-Bibliothek<\/a>, die 2007 von Yoshua Bengio an der Universit\u00e4t von Montreal entwickelt wurde und auf Python basiert und in Python geschrieben ist. Sie verwendet <a href=\"https:\/\/github.com\/Theano\/Theano\">mehrdimensionale Arrays<\/a>, um mathematische Ausdr\u00fccke zu definieren, zu optimieren und zu bewerten, insbesondere im Zusammenhang mit <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/python-deep-learning-die-basics\">Deep Learning<\/a> oder Problemen, die gro\u00dfe Datenmengen beinhalten. Sie wird insbesondere in der akademischen Forschung und Entwicklung sehr gut akzeptiert.\n<h3>Wie codiert man mit Theano?<\/h3>\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Du installierst es mit pip install Theano aus dem Terminal.<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Die Unterbibliothek &#8222;tensor&#8220; von Theano wird oft mit T abgek\u00fcrzt.<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Eine Theano-Funktion und -Variablen werden wie folgt deklariert:<\/li>\n<\/ul>\nWie du sehen kannst, ben\u00f6tigt die Funktion Theano ein <strong>Array von Variablen [a,b]<\/strong> und ein variables Ergebnis c, das als Operation (hier Addition) von a und b vordefiniert ist. Das Ergebnis, das angezeigt wird, wenn die Funktion aufgerufen wird, ist in diesem Fall 10.\n\nDer Graph der Funktion unten wird von einem <strong>Theano-Befehl<\/strong> erzeugt, der im n\u00e4chsten Abschnitt besprochen wird. Wir sehen, dass die ersten beiden Bl\u00f6cke (gr\u00fcn) den beiden Variablen a und b entsprechen, die von tensor.dscalar() stammen, die vom Typ float sind.\n\nDer mittlere Block (rot) entspricht der verwendeten Theano-Funktion, die durch c definiert ist (add f\u00fcr addieren). Der blaue Block entspricht dem Ergebnis.\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2023\/03\/Fichier-122.png\" title=\"\" alt=\"schema 1 theano\" loading=\"lazy\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"\/formation\/data-ia\/deep-learning\">Apprendre \u00e0 coder avec Theano<\/a><\/div><\/div>\n\n<h3>Was sind ihre Besonderheiten?<\/h3>\nAus Sicht der Funktionalit\u00e4t und Geschwindigkeit ist diese Bibliothek:\n<ul>\n \t<li>Erstellt einen Ausdruck, der von einer Theano-Funktion ausgewertet wird.<\/li>\n \t<li>Erm\u00f6glicht die einfache Berechnung von Differentialen mehrerer Variablen, Matrixberechnungen und Gradientenberechnungen.<\/li>\n \t<li>Erstellt automatisch symbolische Graphen, die mithilfe einer Bibliothek und der Druckfunktion pydotprint angezeigt werden k\u00f6nnen.<\/li>\n \t<li>Diese Graphen k\u00f6nnen sehr komplex sein und Theano wendet viele fortgeschrittene Optimierungstechniken (Algebra und Kompilierung) an.<\/li>\n \t<li>Diese Techniken ber\u00fccksichtigen den globalen Graphen, um einen sehr effizienten Code zu erzeugen, insbesondere bei wiederholten Berechnungen, und nicht nur lokale Optimierungstechniken, z. B. beim Trainieren von neuronalen Netzen.<\/li>\n \t<li>Sie kann z. B. die verschiedenen Berechnungen neu anordnen (Reihenfolge, Wiederholungen), damit die Berechnung weniger Zeit in Anspruch nimmt (\u00e4hnlich wie verschiedene Algorithmen zum Suchen eines Wortes in einem Text, die mehr oder weniger schnell sind &#8211; O(n), O(n\u00b2 )).<\/li>\n \t<li>Die Theano-Funktion fungiert als Primer, um den in C kompilierten Code in die Laufzeitumgebung (die Software, die f\u00fcr die Ausf\u00fchrung des Programms verantwortlich ist) zu injizieren.<\/li>\n<\/ul>\nUnten siehst du ein Beispiel f\u00fcr einen Graphen, der komplexer ist als der vorherige. Hier gibt es ein zus\u00e4tzliches Element, die wei\u00dfen Bl\u00f6cke, die vordefinierte Funktionen aus anderen Bibliotheken sind, z.B. :\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"937\" height=\"905\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/05\/Fichier-121.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/05\/Fichier-121.png 937w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/05\/Fichier-121-300x290.png 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/05\/Fichier-121-768x742.png 768w\" sizes=\"(max-width: 937px) 100vw, 937px\">\n\n<figcaption><\/figcaption><\/figure>\nBerechnungen sind auf einem Grafikprozessor bis zu 140-mal schneller als C auf einer CPU (die nur das Float32-Format unterst\u00fctzt) oder reinem Python. Die dynamische Codegenerierung in C erm\u00f6glicht eine schnellere Auswertung von Ausdr\u00fccken.\n\nKleine Pluspunkte:\n<ul>\n \t<li>Sie ist schnell und stabil angesichts von Berechnungen wie log(1+exp(x)) f\u00fcr gro\u00dfe x-Werte.<\/li>\n \t<li>Sie enth\u00e4lt Selbsttest-Tools, um Fehler und Probleme zu diagnostizieren.<\/li>\n \t<li>Sie kann an Faltungsnetzwerke und rekursive Netzwerke angepasst werden.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Wie ist Theano mit anderen Bibliotheken verbunden?<\/h3>\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong>Theano<\/strong> integriert numpy.arrays in seinen internen Betrieb.<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Es ist eine Bibliothek, die manchmal in der internen Arbeitsweise von Keras mit<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/tensorflow\">Tensorflow (f\u00fcr ML-Modelle)<\/a> aufgerufen wird. Es ist eine Bibliothek, die als Backend in Keras fungieren kann, um alle internen Operationen durchzuf\u00fchren. Es gibt auch die Tensorflow-Bibliothek, die im Wesentlichen das Gleiche macht.<\/li>\n<\/ul>\n?Auch interessant:\n<table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\">\n<colgroup>\n<col width=\"268\"><\/colgroup>\n<tbody>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Imageio Python Bibliothek&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/imageio-die-python-bibliothek-fuer-bilddaten\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/imageio-die-python-bibliothek-fuer-bilddaten\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Imageio Python Bibliothek<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;PySpark Python Bibliothek &quot;}\" data-sheets-textstyleruns=\"{&quot;1&quot;:0,&quot;2&quot;:{&quot;2&quot;:{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:1136076},&quot;9&quot;:1}}\uee10{&quot;1&quot;:25,&quot;2&quot;:{&quot;2&quot;:{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:0},&quot;9&quot;:0}}\" data-sheets-hyperlinkruns=\"{&quot;1&quot;:0,&quot;2&quot;:&quot;https:\/\/liora.io\/de\/pyspark-alles-wissenswerte-uber-die-python-bibliothek&quot;}\uee10{&quot;1&quot;:25}\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/pyspark-alles-wissenswerte-uber-die-python-bibliothek\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">PySpark Python Bibliothek<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Folium Open Source Bibliothek von Python&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/folium-entdecke-die-open-source-bibliothek-von-python\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/folium-entdecke-die-open-source-bibliothek-von-python\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Folium Open Source Bibliothek von Python<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Top 10 Python Bibliotheken&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/top-10-der-python-bibliotheken-fur-data-scientists\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/top-10-der-python-bibliotheken-fur-data-scientists\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Top 10 Python Bibliotheken<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h3>Fazit<\/h3>\n<strong>Theano<\/strong> ist also ein Tool zur Optimierung und Beschleunigung deiner <strong>Deep Learning- oder Machine Learning-Berechnungen<\/strong> auf der Grundlage eines Graphensystems, das alle Schritte der Berechnung umfasst. Trotz ihres Alters ist sie nicht veraltet und verdient einen Platz in der Hitliste der Optimierungsbibliotheken.\n\nWenn du dich in diesen Expertendisziplinen weiterbilden m\u00f6chtest, hat Liora einen Lehrplan f\u00fcr Deep Learning entwickelt, den du unter dem vorstehenden Link findest.\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Deep Learning Weiterbildung<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Theano ist eine Bibliothek, die es erm\u00f6glicht, Probleme mit gro\u00dfen Datenmengen mithilfe von mehrdimensionalen Tabellen zu l\u00f6sen. 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