1樓：石博天
難道重點不是shared可以儲存在視訊記憶體中嘛？不知道為啥大家都木有提到這一點。
因為這個特性，我們才會有「把神經網路引數放到shared中」的這種做法。
shared指向視訊記憶體中的一塊區域，這塊區域在運算中是共享的，所以常常在運算中用來儲存權值引數。
例如咱經常寫P(x;theta)=balabalabala
x是tensor，因為x是隨輸入變化的
而theta就是shared，因為theta不是輸入，而是被動改變的變數。
雖然x是tensor，但是每次eval時，如果真的輸入乙個numpy矩陣，那就太慢了，因為numpy矩陣是存在記憶體中的。所以常見的做法就是把dataset也用shared變數存起來。然後把切片作為x的資料feed進function。
這時候所有的操作只有指令的流動，而沒有記憶體視訊記憶體資料切換，速度槓槓的。
2樓：陳正瑆
shared variable是一種符號變數（symbolic variable），但是這個symbolic variable又擁有自己的值。
假設你定義了乙個shared variable叫做a:
import theano
a = theano.shared(2, "a")
那麼a就是乙個symbolic variable，目前的初始值是2
現在你定義兩個theano.function，乙個實現加二的功能，乙個實現平方的功能：
i = theano.tensor.scalar("i", dtype=theano.config.floatX)
add_two_func = theano.function(inputs=[i], outputs=[i+a])
sqr_func = theano.function(inputs=[i], outputs=[i**a])
i作為乙個輸入變數，通過theano.tensor.scalar來定義。i也是乙個symbolic variable，但是它在定義的時候沒有乙個固定的值。
現在開始實際呼叫加二的函式和平方的函式：
>>> add_two_func(3)
[array(5.0)]
>>> sqr_func(4)
[array(16.0)]
i在呼叫函式的時候，才被賦值。在上例中，i第一次被賦值了3，第二次被賦值了4。而a作為symbolic variable，卻在定義的時候就已經擁有了值：2 。
a之所以叫shared variable是因為a的賦值在不同的函式中都是一致的，即a是被shared的。在上例中a的值在不同的函式中都為2。
3樓：
共享變數，比如logistic二分類回歸模型，shared變數就是那個引數，看作兩層單節點單輸出神經網路。。推廣下，我說得抽象點，如果這個shared變數是個矩陣，樣本本身還可以由不同的變數表示某種狀態，那麼這個變換後的值是個新的向量，然後再由一次變換輸出為乙個值，就是三層神經網。如果這個變換後的向量再由乙個矩陣變換為新向量，……就是deep網。
那麼這個shared就是這樣的。
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