Theano基础
2024-09-01 15:41:28
Theano是python的一个开源库,其解决大量数据问题时性能更好。
首先,给一个关于theano.function的demo:
import theano
from theano import tensor as T
from theano import shared
from theano import function x = T.iscalar('x') # x 为自变量,开头的 i 表示类型,如果开头为'd'则为 double
y, z = T.iscalars('y', 'z') # 当声明多个字变量时,最后要加's'
'''
scalar 标量
vector 向量
matrix 矩阵
row 行
col 列
''' w = shared(0) # w 为共享变量,其值可以修改
m = x + y + z # m 为因变量,由 x+y+z 得到 f = function([x, y, z], m, updates=[(w, w + m)])
'''典型的theano.function函数
function([自变量],因变量,updates=[])
其中[x,y,z]代表function的自变量,通常以列表形式出现
m为因变量,也是输出outputs
updates指数据更新,源数据为w,改变之后变为w+m
'''
print(f(1, 2, 3)) print(w.get_value())
Theano中的条件判断:
Theano是一种符号语言,他的条件判断与Python语句中的不同
总共有两种形式,一种为switch(condition,iff,ift),当condition满足时,既执行iff,也执行ift
另一种为if condition then iff else ift,即一个条件判断,为真则执行iff,否则执行ift
用Theano实现求导数:
import theano
from theano import tensor x=theano.tensor.dscalar('x')
y=1/(1+theano.tensor.exp(-x))
dx=theano.grad(y,x) #偏导数函数
f=theano.function([x],dx) #输入为 x ,输出为 y 在 x 处的偏导数
print(f(3))
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