我有一个共享变量persistent_vis_chain，它正在被一个theano函数更新，它从theano.scan中获取它的功能，但这不仅仅是故事背后的问题。
我的共享变量看起来像D = [image1，...，imageN]，其中每个图像都是[x1，x2，...，x784]。
我想要做的是拍摄所有图像的平均值并将它们放入最后一张图像中。那就是我想要除了最后1之外的每个图像中的所有值，这将导致[s1，s2，...，s784]然后我想设置imageN = [s1 / len（D），s2 / len （d），... S784 / LEN（d）]
所以我的问题是我不知道如何使用theano.shared做这个，可能是我对theano函数的理解并用符号变量进行这个计算。任何帮助将不胜感激。
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如果您有N张图片，那么每个形状28x28=784可能是您的共享变量的形状(N,28,28)或(N,784)？这种方法应该适用于任何一种形状。
鉴于D是包含图像数据的共享变量。如果您想获得平均图像，那么D.mean(keepdims=True)将象征性地为您提供。
目前还不清楚是否要将最终图像更改为等于平均图像（听起来像是一件奇怪的事情），或者如果您想再添加N+1＆＃39;图像到共享变量。对于前者，你可以这样做：
D = theano.shared(load_D_data())
D_update_expression = do_something_with_scan_to_get_D_update_expression(D)
updates = [(D, T.concatenate(D_update_expression[:-1],
D_update_expression.mean(keepdims=True)))]
f = theano.function(..., updates=updates)
如果您想要执行后者（添加其他图片），请更改updates行，如下所示：
updates = [(D, T.concatenate(D_update_expression,
D_update_expression.mean(keepdims=True)))]
请注意，此代码仅供参考。它可能无法正常工作（例如，您可能需要弄乱axis=命令中的T.concatenate参数。
重点是你需要构造一个符号表达式来解释D的新值是什么样的。您希望它是扫描更新加上这个额外的平均值的组合。 T.concatenate允许您将这两个部分组合在一起。