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2.6.2 函数的复制
在实际应用中可能会遇到多个函数之间功能相似，但是参数不同的情况，这时就可以用到Theano中的函数复制功能。例如，用同一个算法对不同的模型进行训练，不同的模型之间采用的训练参数是不同的，这时可以通过函数复制功能将一个函数复制给另一个函数。这两个函数之间具有独立的计算图结构，相互之间并不会有影响。在Theano中，通过copy函数实现函数的复制。
以累加器为例，下面的函数通过定义一个共享变量state（2.6.3节将会详细介绍共享变量）来累加变量，每一次调用函数accumulator时，state的值都会发生变化。
import theano
import theano.tensor as T
state = theano.shared(0)
inc = T.iscalar('inc')
accumulator = theano.function([inc],state,updates = [(state,state+inc)])
接下来，通过调用accumulator函数来查看输出结果。
>>>accumulator(10)
array(0)
>>>state.get_value()
array(10)
新建另一个函数new_accumulator，它实现的功能与accumulator函数完全相同，但累加的变量不同。new_accumulator是定义在new_state上的累加函数，通过copy函数来实现这个功能，通过swap参数来交换两个共享变量。
>>>new_state = theano.shared(0)
>>>new_accumulator = accumulator.copy(swap = {state:new_state})
验证结果如下：
>>>new_accumulator(100)
array(0)
>>>new_state.get_value()
array(100)
>>>state.get_value()
array(10)
从上面的运行结果可以看出，new_accumulator函数没有对原来的state进行修改。如果只想在原来函数的基础上去除共享变量的更新，同样可以通过copy函数来实现这个功能，通过delete_updates参数来实现该功能。
>>>null_accumulator = accumulator.copy(delete_updates = True)
验证结果如下：
>>>null_accumulator(9000)
[array(10)]
>>>state.get_value()
array(10)
从上述结果可以看出，调用null_accumulato函数并没有影响state变量，实际上无论何时调用该函数都会输出同样的结果。