载入与保存
Python标准的保存类别实体并重新载入它们的途径是pickle机制。许多Theano对象可以由此被序列化（或者反序列化），然而pickle的局限性在于，被序列化的类别实例的代码或者数据并没有被同时保存。因此重新载入先前版本的类可能会出问题。
因此，需要寻求基于预期保存和重新载入的耗时的不同机制。
对于短期（比如临时文件和网络转录），Theano的pickle是可行的。
对于长期（比如从实验中保存模型）不应当依赖于Theano的pickle对象。
推荐在任何其他Python项目的过程中的保存和载入底层共享对象。
Pickle基础
pickle和cPickle模块功能相似，但是cPickle用C编码，要更快一些。
可以用cPickle.dump把对象序列化（或者保存或者pickle）为一个文件。
importcPickle
f= file('obj.save', 'wb')
cPickle.dump(my_obj,f, protocol=cPickle.HIGHEST_PROTOCOL)
f.close()
使用了cPickle.HIGHEST_PROTOCOL，使得保存对象的过程大大加快。
使用了’b’二进制模式，是为了在Unix和Windows系统之间保持可移植性。
使用cPickle.load把文件反序列化（或载入，或unpickle）
f= file('obj.save', 'rb')
loaded_obj= cPickle.load(f)
f.close()
可以同时pickle多个对象到同一个文件：
f= file('objects.save', 'wb')
forobj in [obj1, obj2, obj3]:
cPickle.dump(obj, f,protocol=cPickle.HIGHEST_PROTOCOL)
f.close()
也可以按照同样的顺序载入：
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整个模型是个好办法。
这种情况是指，你在项目中执行同样的保存和重载操作，或者这个类已经稳定运行很久了。
通过定义__getstate__ method和__setstate__可以控制从项目中保存何种pickle。
如果模型类包含了正在使用数据集的链接，而又不想pickle每个模型实例，上述控制方法会很实用。
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'))
长期序列化
如果想要保存的类运行不稳定，例如有函数创建或者删除、类成员重命名，应该只保存或载入类的不可变部分。
依然是使用定义__getstate__ method和__setstate__
例如只想要保存权重矩阵W和偏倚项b：
def__getstate__(self):
return (self.W, self.b)
def__setstate__(self, state):
W, b = state
self.W = W
self.b = b
如果更新了下列函数来表现变量名称的改变，那么即使W和b被重命名为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
条件
-IfElse与Switch
-switch比ifelse更通用，因为switch是逐位操作。
-switch把2个输出变量都计算了，所以比ifelse要慢（只算1个）。
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)
测试结果
time spent evaluating both values 0.200000 sec time spent evaluating one value 0.110000 sec
可见ifelse确实快了1倍，但是必须使用vm或者cvm作为Linker，而未来cvm会作为默认Linker出现。
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