theano學習 內建資料型別

2021-07-08 15:04:32 字數 2717 閱讀 4576

theano程式設計的核心是用符號佔位把數學關係表示出來。

import theano.tensor as t


x = t.dmatrix('x')


y = x*2.


>>> y.owner.op.name


'elemwise'


>>> y.owner.inputs


[x, dimshuffle.0]


# 返回 list


>>> y.owner.inputs[0]


x>>> y.owner.inputs[1]


dimshuffle.0
編譯theano其實是編譯了一張圖。 

a = t.vector('a')   # declare symbolic variable


b = a + a**10


# build symbolic expression 


f = theano.function([a], b)


# compile function


print(f([0, 1, 2]))
圖結構中在編譯之前要求參與運算的資料結構都需宣告各個維度是否可broadcastable。numpy使用的是執行時的shape資訊（不需宣告，自動broadcast？）。

x = t.matrix('x')  # the data is presented as rasterized images


y = t.ivector('y') # the labels are presented as 1d vector of [int] labels


# reshape matrix of rasterized images of shape 


# (batch_size, 28*28) to a 4d tensor, 使其與lenetconvpoollayer相相容


layer0_input = x


.reshape((batch_size, 1, 28, 28))


>>> x


.reshape((500, 3, 28, 28))


tensortype(float64, 4d)
>>> x.type


tensortype(float64, matrix)


>>> layer0_input.type


tensortype(float64, (false, true, false, false))


# 布林值表示是否可被broadcast


>>> x.reshape((500, 3, 28, 28)).type


tensortype(float64, 4d)


>>> t.dtensor4().type


tensortype(float64, 4d)
# train_set_x: theano.shared()型別


train_set_x.get_value(borrow=true)


# 返回的正是ndarray型別，borrow=true表示返回的是「引用」


train_set_x.get_value(borrow=true).shape[0]
查閱theano完備的文件，我們知：

theano所內建的資料型別主要位於theano.tensor子模組下，

import theano.tensor as t
這裡的tensor3/4型別也不神秘，

注意以上這些型別的型別都是theano.tensor.var.tensorvariable

>>> x = t.iscalar('x')


>>> type(x)


theano.tensor


.var


.tensorvariable


>>> x


.type


tensortype(int32, scalar)
我們繼續考察tensor：

>>> x = t.dmatrix()


>>> x.type


>>> x = t.matrix()


>>> x.type
在設計經典的卷積神經網路（cnn）時，在輸入層和第乙個隱層之間需要加乙個卷積的動作，對應的api是theano.tensor.signal.conv.conv2d，其主要接受兩個符號型輸入symbolic inputs：

rng = np.random.randomstate(23455)


input = t.dtensor4('input')


w_shp = (2, 3, 9, 9)


# 3 means: rgb, 影象的三種顏色分量


w_bound = np.sqrt(np.prod(w_shp[1:]))


w = theano.shared(np.asarray(rng.uniform(low=-1./w_bound, high=1./w_bound, size=w_shp), dtype=input.dtype), name='w')


conv_out = conv.conv2d(input, w)

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