這段時間通過學習theano的library documentation,
(),總結出使用theano去實現乙個具體的演算法一般需要以下幾個步驟：（1）定義符號變數；（2）建立起來符號表示式；（3）建立起來圖連線關係也就是function函式實現的；（4）呼叫function實現一定的功能，也就是完成編譯呼叫。在本節裡面重點講述theano符號變數這乙個資料型別的基本知識。
theano中所有符號變數**於乙個基類：tensorvariable()，也就是說這些符號變數的實際上都是這個類的例項化，而這些符號變數的本身的資料型別，通過例項化給定，通過訪問物件屬性得到object.type,這些在theano的tensor模組中，下面給出常見的語法模式以及常見的資料型別：
一般格式：import theano
import theano.tensor as t
x=t.符號變數型別（name='這個變數的名字'，dtype=『該例項化的符號變數的資料型別』）
note:有人嘗試這麼去定義符號變數出現以下錯誤：
第一眼看上去好像並沒有啥錯誤，其實這是對於python基本功太差的表現，也是乙個細節問題，因為「theano.config.floatx」在這個情況下並沒有匯入，所以一般情況下，記住，先import theano，在import theano.tensor as t。下面貼出來常見的符號型別，以及符號變數的資料型別。
第一欄裡面是符號變數的型別，第二欄是符號變數的資料型別，有意思的是最後一欄broadcastable屬性，實際上numpy一樣，它是完成不同shape的矩陣之間的運算的,其實咱們一直在用，只不過沒有明確提出來而已，下面通過對比看看numpy和theano中broastcastable：
正常來說a和b的shape不一樣，不能參加運算，正式因為這個broadcastable，讓他們可以計算了。
大家可以看到在theano中的符號變數也有這樣的概念，這對於之後計算很有用的。這裡有關於function函式的用法，在之後會詳細說明。
在theano中一次定義幾個同型別的符號變數，用法也簡單，下面簡單看看。
Theano深度學習系列1
最近將英文原版書籍 python for data analysis 看完，也將 scikit learn cookbook 例子實現完，對基本的機器學習有一定的了解，下面來學習強大的python深度學習庫theano以及keras。import numpy import theano import...
theano學習之Shared變數
shared 變數，意思是這些變數可以在運算過程中，不停地進行交換和更新值。在定義weights 和 bias的情況下，會需要用到這樣的變數。import numpy as np import theano import theano.tensor as t shared是用來存放變數的，會不斷更新...
theano學習筆記 1 代數
theano教程 usr bin env python coding utf 8 from theano import function import theano.tensor as t 第1步 定義兩個變數及其型別 x t.dscalar x 雙精度浮點型的0 維陣列 也就是標量 y t.dsc...