Theano 编程核心
1. 求偏导、更新以及模型的训练
以 LogisticRegression 为例:
求损失函数关于参数的偏导:
import theano.tensor as T
g_W = T.gradient(cost=cost, wrt=clf.W)
g_b = T.gradient(cost=cost, wrt=clf.b)参数的更新
updates = [(clf.W, clf.W - learning_rate*g_W), (clf.b, clf.b - learning_rate*g_b)]
模型的训练:
train_model = theano.function(
inputs=[index],
outputs=cost,
updates=updates,
givens={
x: trainset_x[index*batch_size:(index+1)*batch_size],
y: trainset_y[index*batch_size:(index+1)*batch_size]
}
)
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