Python 比较Ano和tensorflow函数的速度，如何使tensorflow函数更快？

操作系统：windows 10 程序：核心i7-6700

使用anaconda的python 3.7

theano版本1.0.4安装使用：conda安装theano pygpu

tensorflow 2.1.0版安装使用：pip安装tensorflow

两者都使用cpu运行

我正在将我的一些代码从theano重写为tensorflow，我发现tensorflow中的性能没有theano快，所以我肯定缺少了一些导致tensorflow代码变慢的东西

下面是示例代码：

import numpy as np
import theano
import theano.tensor as T
from theano import function
import tensorflow as tf
from time import time


#define tensorflow function
@tf.function
def tf_mean(data):
    return tf.math.reduce_mean(data, axis=0)

#define theano function
tdata = T.dmatrix('tdata')
tmean = T.mean(tdata, axis=0)
theano_mean = function([tdata], tmean)

if __name__ == '__main__':
    np.random.seed(1234)
    randomdata = np.random.random((3000,10))

    #run first time to warm up
    check_th = theano_mean(randomdata)
    check_tf = tf_mean(randomdata)


    # run each 10000 times
    start = time()
    for i in range(10000):
        theano_mean(randomdata)
    thtime = time()-start
    print('theano', thtime )

    start = time()
    for i in range(10000):
        tf_mean(randomdata)
    tftime = time()-start
    print('tensorflow', tftime )

    print('ratio', tftime / thtime)

输出： 编号0.488721609156006

tensorflow 2.4310362339019775

比率4.9742761289013275

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所以theano看起来比tensorflow快5倍左右。我怎样才能使ToSoFalm代码至少比TeaNo快得多？

< P>。结果发现，Theano在CPU上运行时比Tensorflow快得多。如果您有多个GPU，Tensorflow只会比Theano运行得更快