Question

我正在尝试更新函数中的theano变量，简化如下：

copy_func = theano.function(
    inputs=[idx],
    updates=[
        (a_variable, T.set_subtensor(a_variable[some_ptr], another_variable[idx]))
    ]
)

我的问题是我收到了错误

TypeError: ('update target must be a SharedVariable', Elemwise{Cast{int32}}.0)

我获取此变量的方法是使用以下内容（主要从deeplearning.net教程中复制）（another_variable同样初始化）：

a_variable = theano.shared(np.asarray(data,
                               dtype=theano.config.floatX),
                 borrow=True)
print type(a_variable)
a_variable = T.cast(a_variable, 'int32')
print type(a_variable)

打印

<class 'theano.tensor.sharedvar.TensorSharedVariable'>
<class 'theano.tensor.var.TensorVariable'>

即，变量不再是＃34;共享＆＃34;，解释错误。这是有道理的，因为我猜这个变量现在只是原始共享浮点数的一个转换视图。但是，如何更新有效转换的变量？

Answer 1

我自己解决了这个问题，答案当然是显而易见的。

我没有使用已转换的版本覆盖a_variable变量，而是保留了未发布的版本：

a_variable_casted = T.cast(a_variable, 'int32')

现在已在a_variable上完成更新，而a_variable_casted则用于执行早先使用的a_variable计算。

显然有一种更优雅的方式可以做到这一点，在这种情况下，我很乐意听到它！

更新已使用theano.tensor.cast（）转换的变量

1 个答案: