Theano ist eine eingestellte Open-Source-Bibliothek für numerische Berechnungen, die die Definition, Optimierung und Auswertung mathematischer Ausdrücke, insbesondere mehrdimensionaler Arrays (Matrizen), ermöglicht. Sie wurde von der Montreal Institute for Learning Algorithms (MILA) an der Université de Montréal entwickelt.
Die Bibliothek wurde 2007 von Yoshua Bengio, dem Leiter von MILA, ins Leben gerufen. Sie war eine der ersten und einflussreichsten Bibliotheken ihrer Art und legte den Grundstein für die moderne Entwicklung des Deep Learning. Theano zeichnete sich durch ihre Fähigkeit aus, mathematische Ausdrücke mithilfe von Techniken wie Symbolischer Differenzierung und Graph-Optimierungen zu analysieren und zu beschleunigen. Dadurch konnten Forscher komplexe neuronale Netze effizient trainieren, indem sie Gradienten automatisch berechneten und Berechnungen auf GPUs auslagerten.
Die Bibliothek war eng mit der Entwicklung von Keras verbunden, das ursprünglich als High-Level-API für Theano entwickelt wurde, bevor es TensorFlow unterstützte. Theano war auch die Grundlage für andere Projekte wie PyMC3.
Im September 2017 gab Yoshua Bengio bekannt, dass die aktive Entwicklung von Theano eingestellt wird. Als Gründe nannte er das Aufkommen konkurrierender, industriell unterstützter Frameworks wie TensorFlow und PyTorch, die eine breitere Community und schnellere Weiterentwicklung boten. Die letzte Version 1.0.0 wurde im November 2017 veröffentlicht.
Nach der Einstellung wurde der Code von der Community weitergeführt. So entstanden die Forks Aesara und später PyTensor, die die Ideen von Theano weiterentwickeln und pflegen.
Trotz seiner Einstellung bleibt Theano ein historisch bedeutendes Werkzeug, das die moderne KI-Forschung maßgeblich geprägt hat. Seine Konzepte und Techniken leben in den heutigen Deep-Learning-Frameworks weiter.