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使用GPU加速：Theano支持在GPU上進行計算，可以顯著加快深度學習模型的訓練速度。可以通過設置Theano的配置文件，指定使用GPU進行計算。
使用共享變量：共享變量可以減少內存開銷，并提高性能。可以使用Theano的shared函數來創建共享變量。
優化編譯器選項：Theano提供了一些優化編譯器選項，可以通過設置環境變量THEANO_FLAGS來啟用這些選項，從而提高性能。
使用GPU的并行計算功能：Theano支持使用GPU進行并行計算，可以通過設置Theano的配置文件來啟用這一功能。
使用Theano的優化器：Theano提供了一些優化器，可以幫助優化深度學習模型的計算性能。可以通過設置Theano的配置文件，選擇合適的優化器來優化模型。
使用Theano的函數編譯器：Theano提供了一個函數編譯器，可以將Python代碼編譯為C代碼，從而提高計算性能。可以使用Theano的function函數來編譯模型的計算圖。
使用Theano的自動微分功能：Theano提供了自動微分功能，可以自動計算模型的梯度，從而加速訓練過程。可以使用Theano的grad函數來計算梯度。
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