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Theano中的圖優化機制是指在計算圖構建之后，系統會對整個計算圖進行一系列的優化操作，以提高計算效率和減少計算成本。這些優化操作包括但不限于：
Constant Folding：將計算圖中的常量節點與變量節點進行合并，減少不必要的計算操作。
Graph Simplification：簡化計算圖結構，去除無用節點和邊，減少計算圖的復雜度。
Node Fusion：將相鄰的計算節點合并為一個節點，減少計算中間結果的存儲和傳輸開銷。
Loop Optimization：對循環節點進行優化，降低循環次數或將循環轉化為向量化計算。
Memory Management Optimization：優化內存分配和釋放操作，減少內存占用和提高內存訪問效率。
通過這些圖優化機制，Theano可以在計算圖的構建階段對計算圖進行優化，提高計算效率，降低計算成本，從而加快模型訓練和推理的速度。
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