Question

我们如何监控/分析theano功能的givens？

作为示例，请考虑以下功能：

train_model = theano.function(
    inputs=[index],
    outputs=cost,
    updates=updates,
    givens={
        x: X_train[index * batch_size: (index + 1) * batch_size],
        y: y_train[index * batch_size: (index + 1) * batch_size]
    }
)

监控/分析共享变量x和y的方法是什么？

Answer 1

如果您正在关注/使用Theano教程中的代码（例如情况），则x_train和y_train是包含您的培训数据的共享变量（{{1} }是输入，x_train是您希望模型在正确时预测的真实/实际输出。）

这些共享变量的内容永远不会（或者至少不应该）发生变化，因为训练数据在模型训练时通常是静态的。

因此，查看共享变量y_train和train_x的内容与查看训练数据的内容相同。你可以在任何加载它的地方查看数据（例如，可能是CSV数据文件，或者是numpy保存的数组等）。

如果你真的想查看共享变量的内容，那么你可以使用返回底层numpy数组的train_y方法来做到这一点：

get_value()

Theano在这里根本没有参与。没有什么是象征性的，它只是具体的numpy数组。

Theano功能分析给予

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