Question

我现在正在学习Theano，但总有一些问题。我的代码如下：

import theano 
from numpy import *
import theano.tensor as T
a = [1,2,3,4]
b = [7,8,9,10]
print T.argmax(a)

我认为它会打印＆＃39; 4＆＃39;的索引，但结果是：

argmax

当我使用T.neq（）时，还有更多内容，如下所示：

import theano 
from numpy import *
import theano.tensor as T
a = [1,2,3,4]
b = [7,8,9,10]
print T.neq(a,b)

结果显示：

Elemwise{neq,no_inplace}.0

我真的很陌生，不知道，我有什么想念吗？提前谢谢你......

Answer 1

T.argmax（）期待一种Theano TensorVariable类型。 Theano中使用的一些变量类型列于here。不要让名字＆＃34;完全打字的构造者＆＃34;吓你。根据您希望用作输入的数据类型，更多地考虑它们。你在使用浮动矩阵吗？然后相关的TensorVariable类型可能是＆＃34; fmatrix。＆＃34;你在处理批量的RGB图像数据吗？那么相关的TensorVariable类型可能是＆＃34; tensor4。＆＃34;

在您的代码中，我们尝试将列表类型输入到T.argmax（）中。因此，从上述观点来看，这不会起作用。另请注意，类型（T.argmax（a））是theano.tensor.var.TensorVariable类型。所以它期望TensorVariable作为输入，并且它也输出TensorVariable类型。 所以这不会返回实际的argmax 。

好的，那有什么用呢？我们怎样才能在Theano中进行这种计算？

让我们首先确定您要处理的数据类型。这将是我们将要构建的计算图的起点。在这种情况下，看起来我们想要处理数组或向量。 Theano有一个ivector类型，它是一个整数向量，或者是一个fvector类型，它是float32值的向量。由于我们有整数值，因此我们坚持使用您的数据并执行ivector：

x = T.ivector('input')

这一行刚刚创建了一个TensorVariable x，它表示我们想要的输入类型，一个整数数组。

现在让我们为x的元素的argmax定义一个TensorVariable：

y = T.argmax(x)

到目前为止，我们已经构建了一个计算图，它期望一个整数数组作为输入，并将输出该数组的argmax。但是，为了实际执行此操作，我们必须将其编译为函数：

get_argmax = theano.function([x], y)

可以找到theano.function语法here。

将此函数视为现在实际执行我们使用x和y定义的计算。

执行时：

get_argmax([1,2,3,4,19,1])

它返回：

array(4)

那我们到底做了什么？通过定义Theano变量并使用theano.tensor函数，我们构建了一个计算图。然后我们使用theano.function编译一个函数，该函数实际上对我们指定的实际输入执行计算。

结束：如何做不等于操作？

a = T.ivector('a')
b = T.ivector('b')
out = T.neq(a,b)
get_out = theano.function([a,b], out)
print get_out([1,2,3,4], [7,8,9,10])

将返回：

[1,1,1,1]

其中一个关键的概念差异是我将a，b视为theano TensorVariables，而不是将它们分配给显式变量。

你可以摆脱它，只记得你需要根据Theano TensorVariables定义你的计算，然后实际使用它＆＃34;你必须使用theano.function编译它。

为什么我无法正确使用theano.tensor.argmax和theano.tensor.mean

1 个答案: