載入與保存
Python標準的保存類別實體並重新載入它們的途徑是pickle機制。許多Theano對象可以由此被序列化（或者反序列化），然而pickle的侷限性在於，被序列化的類別實例的代碼或者數據並沒有被同時保存。因此重新載入先前版本的類可能會出問題。
因此，需要尋求基於預期保存和重新載入的耗時的不同機制。
對於短期（比如臨時文件和網絡轉錄），Theano的pickle是可行的。
對於長期（比如從實驗中保存模型）不應當依賴於Theano的pickle對象。
推薦在任何其他Python項目的過程中的保存和載入底層共享對象。
Pickle基礎
pickle和cPickle模塊功能相似，但是cPickle用C編碼，要更快一些。
可以用cPickle.dump把對象序列化（或者保存或者pickle）爲一個文件。
importcPickle
f= file('obj.save', 'wb')
cPickle.dump(my_obj,f, protocol=cPickle.HIGHEST_PROTOCOL)
f.close()使用了cPickle.HIGHEST_PROTOCOL，使得保存對象的過程大大加快。
使用了’b’二進制模式，是爲了在Unix和Windows系統之間保持可移植性。
使用cPickle.load把文件反序列化（或載入，或unpickle）
f= file('obj.save', 'rb')
loaded_obj= cPickle.load(f)
f.close()可以同時pickle多個對象到同一個文件：
f= file('objects.save', 'wb')
forobj in [obj1, obj2, obj3]:
cPickle.dump(obj, f,protocol=cPickle.HIGHEST_PROTOCOL)
f.close()也可以按照同樣的順序載入：
f= file('objects.save', 'rb')
loaded_objects= []
fori in range(3):
loaded_objects.append(cPickle.load(f))
f.close()短期序列化
如果有信心，pickle整個模型是個好辦法。
這種情況是指，你在項目中執行同樣的保存和重載操作，或者這個類已經穩定運行很久了。
通過定義__getstate__ method和__setstate__可以控制從項目中保存何種pickle。
如果模型類包含了正在使用數據集的鏈接，而又不想pickle每個模型實例，上述控制方法會很實用。
def__getstate__(self):
state = dict(self.__dict__)
del state['training_set']
return state
def__setstate__(self, d):
self.__dict__.update(d)
self.training_set =cPickle.load(file(self.training_set_file, 'rb'))長期序列化
如果想要保存的類運行不穩定，例如有函數創建或者刪除、類成員重命名，應該只保存或載入類的不可變部分。
依然是使用定義__getstate__ method和__setstate__
例如只想要保存權重矩陣W和偏倚項b：
def__getstate__(self):
return (self.W, self.b)
def__setstate__(self, state):
W, b = state
self.W = W
self.b = b
如果更新了下列函數來表現變量名稱的改變，那麼即使W和b被重命名爲weights和bias，之前的pickle文件依然是可用的：
def__getstate__(self):
return (self.weights, self.bias)
def__setstate__(self, state):
W, b = state
self.weights = W
self.bias = b
條件
-IfElse與Switch
-switch比ifelse更通用，因爲switch是逐位操作。
-switch把2個輸出變量都計算了，所以比ifelse要慢（只算1個）。
from theano import tensor as T
from theano.ifelse import ifelse
importtheano, time, numpy
a,b= T.scalars('a', 'b')
x,y= T.matrices('x', 'y')
z_switch= T.switch(T.lt(a, b), T.mean(x), T.mean(y))
z_lazy= ifelse(T.lt(a, b), T.mean(x), T.mean(y))
f_switch= theano.function([a, b, x, y], z_switch,
mode=theano.Mode(linker='vm'))
f_lazyifelse= theano.function([a, b, x, y], z_lazy,
mode=theano.Mode(linker='vm'))
val1= 0.
val2= 1.
big_mat1= numpy.ones((10000, 1000))
big_mat2= numpy.ones((10000, 1000))
n_times= 10
tic= time.clock()
fori in xrange(n_times):
f_switch(val1, val2, big_mat1, big_mat2)
print'time spent evaluating both values %f sec' % (time.clock() - tic)
tic= time.clock()
fori in xrange(n_times):
f_lazyifelse(val1, val2, big_mat1,big_mat2)
print'time spent evaluating one value %f sec' % (time.clock() - tic)測試結果
time spent evaluating both values 0.200000 sec
time spent evaluating one value 0.110000 sec可見ifelse確實快了1倍，但是必須使用vm或者cvm作爲Linker，而未來cvm會作爲默認Linker出現。
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