Question

如果我有类似的话：

import theano.tensor as T
from theano import function


a = T.dscalar('a')
b = T.dscalar('b')

first_func = a * b
second_func = a - b

first = function([a, b], first_func)
second = function([a, b], second_func)

我想创建第三个函数first_func(1,2) + second_func(3,4)，有没有办法做这个并创建一个函数，将这两个较小的函数作为输入传递？

我想做类似的事情：

third_func = first(a, b) + second(a,b)
third = function([a, b], third_func)

但这不起作用。将我的函数分解为更小函数的正确方法是什么？

Answer 1

我认为分解函数的唯一方法是张量变量，而不是函数调用。这应该有效：

import theano.tensor as T
from theano import function

a = T.dscalar('a')
b = T.dscalar('b')

first_func = a * b
second_func = a - b

first = function([a, b], first_func)
second = function([a, b], second_func)

third_func = first_func + second_func
third = function([a, b], third_func)

third_func = first(a, b) + second(a,b)不起作用，因为函数调用需要实数值，而a和b是张量/符号变量。基本上应该用张量定义数学运算，然后使用函数来评估这些张量的值。

一起使用两个theano功能

1 个答案: