比较theano和tensorflow函数的速度，我如何让tensorflow函数更快？

Theano和TensorFlow是两个流行的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。它们在功能和性能方面略有不同。

Theano是一个早期的深度学习框架，主要用于数值计算和数学表达式优化。它具有高度的灵活性和可扩展性，并且能够有效地利用多核CPU进行计算。然而，Theano的开发已经停止，并且不再提供官方支持。

相比之下，TensorFlow是由Google开发的深度学习框架，它拥有庞大的社区支持和广泛的应用。TensorFlow具有更好的可移植性和跨平台兼容性，能够在多个设备上进行高性能计算，包括CPU、GPU和TPU。它还提供了更多的高级特性和工具，例如TensorBoard可视化工具和TensorFlow Serving用于模型部署。

要让TensorFlow函数更快，可以考虑以下几点优化方法：

1. 使用GPU加速：TensorFlow可以利用GPU进行并行计算，加快模型训练和推理的速度。通过将张量数据移动到GPU设备并使用适当的GPU操作，可以显著提高计算性能。
2. 使用TensorFlow的内置优化器：TensorFlow提供了各种优化器，例如Adam、RMSProp和SGD等。选择适当的优化器，并调整学习率、动量和其他超参数，可以提高模型训练的速度和效果。
3. 数据预处理和批处理：在训练过程中，对数据进行预处理可以减少计算量和内存占用。此外，使用批处理技术可以并行处理多个样本，加速训练过程。
4. 模型结构优化：通过调整模型的结构和参数，可以提高模型的效果和速度。例如，减少神经网络的层数、调整每层神经元数量等。
5. 分布式训练：如果有多台计算机可用，可以考虑使用TensorFlow的分布式训练功能，将计算任务分配给多台设备，加快训练速度。

总结起来，要让TensorFlow函数更快，可以通过利用GPU加速、选择合适的优化器、进行数据预处理和批处理、优化模型结构以及使用分布式训练等方法来提高计算性能。关于更多TensorFlow的信息，你可以访问腾讯云的TensorFlow产品页面（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow），了解腾讯云提供的相关产品和服务。