Question

def get_output_for(self, input, **kwargs):
    bias=self._srng.uniform(input.shape)
    output=input+bias
    return theano.tensor.clip(output,0,1)

我试图在Theano / Lasagne中创建一个自定义图层，它会移动图像矩阵以获得一些随机偏差。我希望这种偏差对于某个图像来说是一个常数，但对于批量中的每个其他图像都是不同的。

＆＃39;输入＆＃39;是一个有形状的张量（＆＃39; x＆＃39;，3,32,32），其中＆＃39; x＆＃39;是可广播的维度，表示图像批量计数。上面的代码将（＆＃39; x＆＃39;，3,32,32）随机数矩阵添加到＆＃39;输入＆＃39;。但是，我希望每个图像的数字都相同（bias [i，：，：，：] = const）并且仅在不同图像之间随机（bias [i，：]！= bias [j，：]）问题是我无法直接访问可广播的维度。关于我该如何做这些事情的任何想法？

Answer 1

此代码未经测试但您可以创建一个大小等于批量大小的随机数向量，然后使用dimshuffle添加可广播的维度：

bias=self._srng.uniform(input.shape[0]).dimshuffle(0, 'x', 'x', 'x')

如何将具有给定值的可广播张量添加到Theano中的另一个张量？

1 个答案: