如何评价marina abramovic(玛丽娜阿布拉莫维奇再婚了吗)

玛丽娜·阿布拉莫维奇（Marina Abramović），当代行为艺术、人体艺术家、导演、编剧、演员，1946年生于塞尔维亚的首都贝尔格莱德，父母都是铁托的拥护者，[1]从小就受到对性的压抑式教育，这决定了她后来的创作风格——狂野大胆、癫狂自由。年轻时毕业于贝尔格莱德美术学院，受的是苏派美术教育，后来在萨格勒布艺术学院进修过。[1-2]现在工作生活在纽约。[2]

2008年，她曾以导演身份执导了短片集《人权故事》，并在《我们的城市之梦》中出演角色。 2012年，作为知名跨界艺术家，玛丽亚·阿布拉莫维奇当选为第69届威尼斯电影节评委。[3]

中文名

玛丽娜·阿布拉莫维奇

外文名

Марина Абрамовић

别名

Marina Abramović，Marina Abramovic[4]

国籍

塞尔维亚[4]

民族

塞尔维亚族

出生地

贝尔格莱德[3]

出生日期

1946年11月30日[4]

职业

行为艺术家，人体艺术家，导演，编剧，演员[3]

毕业院校

贝尔格莱德艺术学院，萨格勒布艺术学院[2]

主要成就

行为艺术之母[3]

代表作品

Rhythm Series，Works withUlay，Balkan Baroque等[4]

imdb编号

nm0009127[4]

Theano不太好，主要原因是：

theano 定义 function 时缺乏灵活的多态机制。

比方说你需要对同一个数据集实现多个模型做对比实验，你实现两个模型：LSTM, LSTM-

peephole. 这两个模型你会发现很多表达式与变量定义可以通用。只要 inputs 参数有一点不

一样，你就需要写一个新的 function. 如果你想实现10个LSTM的变种，你就需要写10个对应

的function. 然后用 if else 来控制哪个模型与哪个function 相对应，有一个相应的解决办法

是搞一个input variable 的并集，然后在统一定义一个 function, 在其中加入

on_unused_input 来标记自动忽略未使用的参数。

2. 困难的调试方法

由于 theano 的时候是严格遵循三步走战略，即：a.表达式定义 b. 函数编译 c. 主程序调用

theano编译好的函数来获得结果。 这就导致的传统的测试方法到了 theano 这里变得比较困

难。然后编译函数需要一个多小时。由于theano 在表达式定义的时候是不会帮助你去检查你

的矩阵相乘、dimshuffle 等操作的时候维度是否对应，你要么等着编译好后跑实际数据看出

不出错，要么尝试把中间步骤拆开一步一步构造测试数据排查错误，这其中的工作量可想而

知。

Theano 虽然诞生在 LISA lab，但是本身和深度学习没有关系，需求拆分非常到位。

为什么会有 Theano？无非是因为一群研究者想用 Python，但是纯用 NumPy/SciPy 太痛苦，得手动推导全部函数再在代码里堆起来。想调用一下库就能得到导数的符号表达式？那得上计算机代数系统，可是当时 SymPy 也出来没两年，注重符号运算本身，与后续的数值计算衔接不太好。

于是大家造了些和 SymPy 的功能有关的轮子，并且和数值计算无缝对接，注重性能和数值稳定性。惰性求值，自动在 GPU 上运行，都是以这两点为考量。把这些轮子整理一下就有了 Theano 的原型。

Theano 的结构、实现不一定是最优的，但现阶段只有它填补了这一空缺，而且相对成熟，所以大家都用它。它的功能也给 Python 的进一步进化指了一个方向（很多科学计算包在考虑利用 Theano 进行加速），将来的趋势应该是 NumPy、SymPy、Theano 整合到一起，新的 SciPy 构建在这个包之上并保持接口不变。

Theano不太好，主要原因是：

theano 定义 function 时缺乏灵活的多态机制。

比方说你需要对同一个数据集实现多个模型做对比实验，你实现两个模型：LSTM, LSTM-

peephole. 这两个模型你会发现很多表达式与变量定义可以通用。只要 inputs 参数有一点不

一样，你就需要写一个新的 function. 如果你想实现10个LSTM的变种，你就需要写10个对应

的function. 然后用 if else 来控制哪个模型与哪个function 相对应，有一个相应的解决办法

是搞一个input variable 的并集，然后在统一定义一个 function, 在其中加入

on_unused_input 来标记自动忽略未使用的参数。

2. 困难的调试方法

由于 theano 的时候是严格遵循三步走战略，即：a.表达式定义 b. 函数编译 c. 主程序调用

theano编译好的函数来获得结果。 这就导致的传统的测试方法到了 theano 这里变得比较困

难。然后编译函数需要一个多小时。由于theano 在表达式定义的时候是不会帮助你去检查你

的矩阵相乘、dimshuffle 等操作的时候维度是否对应，你要么等着编译好后跑实际数据看出

不出错，要么尝试把中间步骤拆开一步一步构造测试数据排查错误，这其中的工作量可想而

知。