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Theano有多種方式進行聲明變量。變量也可以進行命名，從而便于debug，而且每一種聲明方式都能夠接受name的參數。 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
返回一個0維的numpy.ndarray。
返回一個1維的numpy.ndarray。
返回一個2維的numpy.ndarray，但是行數保證是1。
返回一個2維的numpy.ndarray，但是列數保證是1。
返回一個2維的numpy.ndarray。
返回一個3維的numpy.ndarray。
返回一個4維的numpy.ndarray。
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) |
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如果你想要創建一個非標準的類型，那么就只能創造一個你自己定義的TensorType。你需要將dtype和broadcasting pattern傳入聲明函數中。 下面的例子是，自創一個五維向量。
你也可以重構一個已存在的類型
my_dmatrix = TensorType('float64', (False,)*2)x = my_dmatrix() # allocate a matrix variablePRint my_dmatrix == dmatrix # output is 'True'123123他們會很好地結合起來。
使用的是shared()函數。
這個函數似乎有一些細節，雖然可以這么轉化，但是缺少上面聲明的一些功能。
返回一個lvector用于表示x的shape
theano.tensor.reshape(x, newshape, ndim=None)11Parameters:
x (某種TensorVariable (或者是可兼容的類型)) – 要進行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新聞熱點
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