theano學習初步(二) 基礎Tensor函數

2019-11-14 11:00:51

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theano學習初步(二) 基礎Tensor函數

2016-09-06 11:26 1929人閱讀評論(0) 收藏舉報

分類：機器學習 & 深度學習（19）

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Creation（聲明）

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

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

Constructors with optional dtype（用dtype參數進行聲明）

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

返回一個0維的numpy.ndarray。

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

返回一個1維的numpy.ndarray。

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

返回一個2維的numpy.ndarray，但是行數保證是1。

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

返回一個2維的numpy.ndarray，但是列數保證是1。

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

返回一個2維的numpy.ndarray。

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

返回一個3維的numpy.ndarray。

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

返回一個4維的numpy.ndarray。

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

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。

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

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。

Converting from Python Objects（從Python對象中轉移）

使用的是shared()函數。

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

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。

Shaping and Shuffling

theano.tensor.shape(x)11

返回一個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

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