theano學(xué)習(xí)初步(二) 基礎(chǔ)Tensor函數(shù)

2019-11-14 11:28:57

字體：大中小

來源：轉(zhuǎn)載

供稿：網(wǎng)友

http://blog.csdn.net/u013007900/article/details/52447561

theano學(xué)習(xí)初步(二) 基礎(chǔ)Tensor函數(shù)

2016-09-06 11:26 1929人閱讀評(píng)論(0) 收藏舉報(bào)

分類：機(jī)器學(xué)習(xí) & 深度學(xué)習(xí)（19）

版權(quán)聲明：本文為博主原創(chuàng)文章，未經(jīng)博主允許不得轉(zhuǎn)載。

目錄(?)[+]

本文來自于官方文檔

Creation（聲明）

Theano有多種方式進(jìn)行聲明變量。變量也可以進(jìn)行命名，從而便于debug，而且每一種聲明方式都能夠接受name的參數(shù)。下面這三種聲明方式，聲明的是0維的整型變量，它的名字是myvar

>>> x = scalar('myvar', dtype='int32')>>> x = iscalar('myvar')>>> x = TensorType(dtype='int32', broadcastable=())('myvar')123123

Constructors with optional dtype（用dtype參數(shù)進(jìn)行聲明）

theano.tensor.scalar(name=None, dtype=config.floatX)11

返回一個(gè)0維的numpy.ndarray。

theano.tensor.vector(name=None, dtype=config.floatX)11

返回一個(gè)1維的numpy.ndarray。

theano.tensor.row(name=None, dtype=config.floatX)11

返回一個(gè)2維的numpy.ndarray，但是行數(shù)保證是1。

theano.tensor.col(name=None, dtype=config.floatX)11

返回一個(gè)2維的numpy.ndarray，但是列數(shù)保證是1。

theano.tensor.matrix(name=None, dtype=config.floatX)11

返回一個(gè)2維的numpy.ndarray。

theano.tensor.tensor3(name=None, dtype=config.floatX)11

返回一個(gè)3維的numpy.ndarray。

theano.tensor.tensor4(name=None, dtype=config.floatX)11

返回一個(gè)4維的numpy.ndarray。

All Fully-Typed Constructors（用完整的類型進(jìn)行聲明）

上文說的dtype在Theano中都有定義。

Constructor	dtype	ndim	shape	broadcastable
bscalar	int8	0	()	()
bvector	int8	1	(?,)	(False,)
brow	int8	2	(1,?)	(True, False)
bcol	int8	2	(?,1)	(False, True)
bmatrix	int8	2	(?,?)	(False, False)
btensor3	int8	3	(?,?,?)	(False, False, False)
btensor4	int8	4	(?,?,?,?)	(False, False, False, False)
btensor5	int8	5	(?,?,?,?,?)	(False, False, False, False, False)
wscalar	int16	0	()	()
wvector	int16	1	(?,)	(False,)
wrow	int16	2	(1,?)	(True, False)
wcol	int16	2	(?,1)	(False, True)
wmatrix	int16	2	(?,?)	(False, False)
wtensor3	int16	3	(?,?,?)	(False, False, False)
wtensor4	int16	4	(?,?,?,?)	(False, False, False, False)
wtensor5	int16	5	(?,?,?,?,?)	(False, False, False, False, False)
iscalar	int32	0	()	()
ivector	int32	1	(?,)	(False,)
irow	int32	2	(1,?)	(True, False)
icol	int32	2	(?,1)	(False, True)
imatrix	int32	2	(?,?)	(False, False)
itensor3	int32	3	(?,?,?)	(False, False, False)
itensor4	int32	4	(?,?,?,?)	(False, False, False, False)
itensor5	int32	5	(?,?,?,?,?)	(False, False, False, False, False)
lscalar	int64	0	()	()
lvector	int64	1	(?,)	(False,)
lrow	int64	2	(1,?)	(True, False)
lcol	int64	2	(?,1)	(False, True)
lmatrix	int64	2	(?,?)	(False, False)
ltensor3	int64	3	(?,?,?)	(False, False, False)
ltensor4	int64	4	(?,?,?,?)	(False, False, False, False)
ltensor5	int64	5	(?,?,?,?,?)	(False, False, False, False, False)
dscalar	float64	0	()	()
dvector	float64	1	(?,)	(False,)
drow	float64	2	(1,?)	(True, False)
dcol	float64	2	(?,1)	(False, True)
dmatrix	float64	2	(?,?)	(False, False)
dtensor3	float64	3	(?,?,?)	(False, False, False)
dtensor4	float64	4	(?,?,?,?)	(False, False, False, False)
dtensor5	float64	5	(?,?,?,?,?)	(False, False, False, False, False)
fscalar	float32	0	()	()
fvector	float32	1	(?,)	(False,)
frow	float32	2	(1,?)	(True, False)
fcol	float32	2	(?,1)	(False, True)
fmatrix	float32	2	(?,?)	(False, False)
ftensor3	float32	3	(?,?,?)	(False, False, False)
ftensor4	float32	4	(?,?,?,?)	(False, False, False, False)
ftensor5	float32	5	(?,?,?,?,?)	(False, False, False, False, False)
cscalar	complex64	0	()	()
cvector	complex64	1	(?,)	(False,)
crow	complex64	2	(1,?)	(True, False)
ccol	complex64	2	(?,1)	(False, True)
cmatrix	complex64	2	(?,?)	(False, False)
ctensor3	complex64	3	(?,?,?)	(False, False, False)
ctensor4	complex64	4	(?,?,?,?)	(False, False, False, False)
ctensor5	complex64	5	(?,?,?,?,?)	(False, False, False, False, False)
zscalar	complex128	0	()	()
zvector	complex128	1	(?,)	(False,)
zrow	complex128	2	(1,?)	(True, False)
zcol	complex128	2	(?,1)	(False, True)
zmatrix	complex128	2	(?,?)	(False, False)
ztensor3	complex128	3	(?,?,?)	(False, False, False)
ztensor4	complex128	4	(?,?,?,?)	(False, False, False, False)
ztensor5	complex128	5	(?,?,?,?,?)	(False, False, False, False, False)

Plural Constructors（多重聲明）

iscalars, lscalars, fscalars, dscalarsivectors, lvectors, fvectors, dvectorsirows, lrows, frows, drowsicols, lcols, fcols, dcolsimatrices, lmatrices, fmatrices, dmatrices

用法參考如下

from theano.tensor import *x, y, z = dmatrices(3) # creates three matrix Variables with no namesx, y, z = dmatrices('x', 'y', 'z') # creates three matrix Variables named 'x', 'y' and 'z'12341234

Custom tensor types（一般的類型聲明）

如果你想要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)非標(biāo)準(zhǔn)的類型，那么就只能創(chuàng)造一個(gè)你自己定義的TensorType。你需要將dtype和broadcasting pattern傳入聲明函數(shù)中。下面的例子是，自創(chuàng)一個(gè)五維向量。

dtensor5 = TensorType('float64', (False,)*5)x = dtensor5()z = dtensor5('z')123123

你也可以重構(gòu)一個(gè)已存在的類型

my_dmatrix = TensorType('float64', (False,)*2)x = my_dmatrix() # allocate a matrix variablePRint my_dmatrix == dmatrix # output is 'True'123123

他們會(huì)很好地結(jié)合起來。

Converting from Python Objects（從Python對(duì)象中轉(zhuǎn)移）

使用的是shared()函數(shù)。

x = shared(numpy.random.randn(3,4))11

這個(gè)函數(shù)似乎有一些細(xì)節(jié)，雖然可以這么轉(zhuǎn)化，但是缺少上面聲明的一些功能。

Shaping and Shuffling

theano.tensor.shape(x)11

返回一個(gè)lvector用于表示x的shape

theano.tensor.reshape(x, newshape, ndim=None)11

Parameters:

x (某種TensorVariable (或者是可兼容的類型)) – 要進(jìn)行reshape的變量newshape (lvector (或者是可兼容的類型)) – x的新形狀ndim – 可選的- the length that newshape‘s value will have. If this is None, then reshape() will infer it from newshape.

Return type:

variable with x’s dtype, but ndim dimensions

上一篇：《程序員的吶喊》

下一篇：mybatis 對(duì) mysql的批量操作