Python Theano函数中的无共享变量与numpy数组速度

我正在学习theano，并试图用它实现一个模块化的ML工具

我有一个简单的线性组合：

    w = th.shared(np.ones([input_size, output_size], dtype=th.config.floatX),
                  name='W',
                  borrow=True)
    x = T.dmatrix('x')
    dot = T.dot(x, w)

但是现在我有点搞不清楚把

dot

描述为theano函数的最佳方法。我提出了两个功能：

dot1 = th.function([x], dot)
dot2 = th.function([], dot, givens={x: self.input_data})

其中，

input_data

是一个共享变量

我的目标是在GPU上运行它，所以我希望尽可能多地使用共享变量

问题是，如果使用

dot1

函数，则无法在输入中使用共享变量。当使用

dot2

时，我让它工作的唯一方法是以numpy数组的形式读取，并使用

set\u value（）

不断更新

self.input\u data

。（）

我的问题是：什么是在GPU上运行最好的，

dot1

或

dot2