import theano.tensor as T x = T.scalar('myvar') myvar = 256 print type(x),x,myvar 运行结果: <class 'theano.tensor.var.TensorVariable'> myvar 256 结果分析:x只是指向myvar,真正的tensor对象是myvar.也就是x>myvar>256…

(1) 定义计算过程中需要的symbolic expression """ 定义相关的symbolic experssion """ # convolution layer的输入,根据theano,它应该是一个4d tensor input = T.tensor4(name='input') # 共享权值W,它的shape为2,3,9,9 w_shp = (2,3,9,9);w_bound = numpy.sqrt(3*9*9) W = thea…

计算梯度 现在让我们使用Theano来完成一个稍微复杂的任务:创建一个函数,该函数计算相对于其参数x的某个表达式y的导数.为此,我们将使用宏T.grad.例如,我们可以计算相对于的梯度 import theano import numpy as np import theano.tensor as T from theano import pp x=T.dscalar('x') y=x**2 gy=T.grad(y,x) print pp(gy)#输出优化前的梯度 f=theano.functi…

译自:http://deeplearning.net/software/theano/extending/graphstructures.html#graphstructures 理解Theano计算原理的关键 建议阅读时间:10分钟 如果不明白内在运行机制,Theano代码的调试工作并非易事.本章就简单介绍了Theano的内部工作机理. 编写Theano code的第一步便是用符号占位符(或符号变量)书写数学表达式.表达式中的操作符包括+,-,**,sum(),tanh()等.所有这些操作符都…

scan函数是theano中的循环函数,相当于for loop.在读别人的代码时第一次看到,有点迷糊,不知道输入.输出怎么定义,网上也很少有example,大多数都是相互转载同一篇.所以,还是要看官方文档. 函数定义如下 output, update = theano.scan(fn, sequences=None, outputs_info=None, non_sequences=None,n_steps=None, truncate_gradient=-1, go_backwards=Fal…

theano中的dimshuffle函数用于对张量的维度进行操作,可以增加维度,也可以交换维度,删除维度. 注意的是只有shared才能调用dimshuffle() 'x'表示增加一维,从0d scalar到1d vector (0, 1)表示一个与原先相同的2D向量 (1, 0)表示将2D向量的两维交换 ('x', 0) 表示将一个1d vector变为一个1xN矩阵 (0, 'x')将一个1d vector变为一个Nx1矩阵 (2, 0, 1) -> AxBxC to CxAxB (2表示第…

转载自:(pytorch中tensor数据和numpy数据转换中注意的一个问题)[https://blog.csdn.net/nihate/article/details/82791277] 在pytorch中,把numpy.array数据转换到张量tensor数据的常用函数是torch.from_numpy(array)或者torch.Tensor(array),第一种函数更常用.下面通过代码看一下区别: import numpy as np import torch a=np.arange(…

(1) evaluate _lenet5中的导入数据部分 # 导入数据集,该函数定义在logistic_sgd中,返回的是一个list datasets = load_data(dataset) # 从list中提取三个元素,每个元素都是一个tuple(每个tuple含有2个元素,分别为images数据和label数据) train_set_x, train_set_y = datasets[0] #训练集 valid_set_x, valid_set_y = datasets[1] #校验集…

来自:http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/multi_cores.html Multi cores support in Theano 一.BLAS 操作 BLAS是一个针对于某些数学上操作的接口,其中包括两个向量.一个向量和一个矩阵.两个矩阵(即,介于向量/矩阵和矩阵/矩阵之间的点积操作).当然有许多这样接口的不同的实现方法,有些还是可以并行的. Theano是想尽可能使用这个接口来保证整体的性能.所以如果想要实现theano的并行…

public class Apple extends Fruit { } class Fruit{ public Fruit(String name){ System.out.println("Fruit's constructor is invoked"); } } 这一段代码好像看上去没啥问题吧,编译之后给的错是 由于Apple中没有显式的定义构造方法,所以,Apple的默认构造方法被调用了,因为Apple是Fruit的子类,Apple隐式构造函数第一句将执行super(),于是乎…