NumPyPy 与 Theano？

Question

我想知道：这两个项目基本上有相同的目标吗——加快 Python 中的数值计算速度？

有哪些相同点和不同点？

我知道 Theano 的目标并不像 NumPyPy 那样重新实现所有 NumPy，但从我读到的内容来看，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 编写运行速度快的代码，为什么还需要 NumPyPy呢？

Answer 1

一方面：数百万行代码使用 numpy，因此将 Numpy 移植到 pypy 将是向 Pypy 移植许多其他（科学和其他）库的一大进步。

在 pypy 中重新实现所有 Numpy 听起来像是一件苦差事，确实如此，但另一种选择简直是疯狂：重新实现数百个或库以使用 XXX 代替。

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。