1樓：幹尅阿里看過
變數來代替數值,輸出是乙個0維的numpy.ndarray陣列...import theanoimport numpyimport theano.
tensor as t...photoshop把風景**轉為夢幻的動畫片
theano中怎麼檢視tensorvariable的值，在debug時如何跟蹤這樣的變數
2樓：
瑾瑜 （出自成語――握瑾懷瑜，比喻擁有美好的品德）
如何檢視theano的tensorsharedvariable和tensorvariable變數
3樓：匿名使用者
在theano除錯過程中，tensorsharedvariable型別變數可以用get_value方法和set_value方法獲取和設定其值，至於tensorvariable型別變數是沒有值的，無法直接獲取，只能通過提前賦值或者列印的方法來看。
對於tensorsharedvariable，在除錯過程中使用get_value就可以檢視，例如我們可以檢視mnist資料集中訓練集的尺寸：
同理還可以檢視交叉驗證集以及測試集的shape。但是如果同樣的方法對train_set_y（訓練集標號）就不行，因為它是tensorvariable，沒有共享，即儲存在gpu內寸中。
那在除錯過程中，要如何檢視tensorvariable值呢？可以通過tag.test_value，即定義theano變數x時，賦值給x.
tag.test_value。如下**：
[python] view plain copy
from theano import config
from theano import tensor as t
config.***pute_test_value = 'raise'
import numpy as np
import theano
x = t.vector()
x.tag.test_value = np.array([1,2],dtype=theano.config.floatx)
x.tag.test_valuey = t.vector()
y = x+x
print y.tag.test_value
在除錯過程中，可以通過tag.test_value來檢視theano變數
theano程式中怎麼看numpy矩陣的shape
4樓：匿名使用者
theano.tensor.dot（x,y）
x,y如果是向量，自動會對y進行轉置
如果是矩陣,要注意對齊。
一般情況下，乙個樣本應該看做1行n列的向量。
tensor.sub(x,y)
碰到乙個問題，如果x是n行的，y是1行的。
要對x中的每行都減去乙個y。theano中不知道如何寫方便。
好像要用迴圈。就是scan來做。不過scan是對實際的數進行操作的。不是對模型進行定義。而這裡是要對模型定義這樣乙個操作。
用的是符號變數。和theano函式。
試了下直接用sub(x,y)就行了。定義的時候想定義為矩陣，y定義為向量，如果y也定義為矩陣，就無法自動處理，對齊的時候通不過。
numpy.prod(x) 返回x中各元素的乘積。
theano.tensor.n***.conv.conv2d 。巢狀了這麼多層，theano的結構不知道是啥樣的。
這個函式就是2d卷積。具體的使用可以看**n的例子。
這個函式有個image_shape引數，
image_shape (tuple of len 4 of int or contant variable) – (batch size, stack size, nb row, nb col) optional, used for optimization.
這裡的stack size引數是幹什麼用的呢？
如何賦值給的elementwise矩陣theano？numpy的和theano之間的區別
5樓：淼淼雅景
matrix是array的分支，復matrix和array在很多時候都制是通用的，你用哪乙個都一樣。但這時候，官方建議大家如果兩個可以通用，那就選擇array，因為array更靈活，速度更快，很多人把二維的array也翻譯成矩陣。
但是matrix的優勢就是相對簡單的運算符號，比如兩個矩陣相乘，就是用符號*，但是array相乘不能這麼用，得用方法.dot()
array的優勢就是不僅僅表示二維，還能表示3、4、5...維，而且在大部分python程式裡，array也是更常用的。
python theano中的shared variable是指什麼意思
6樓：匿名使用者
shared variable是一種符號變數（symbolic variable），但是這個symbolic variable又擁有自己的值。
假設你定義了乙個shared variable叫做a:
import theano
a = theano.shared(2, "a")
那麼a就是乙個symbolic variable，目前的初始值是2
現在你定義兩個theano.function，乙個實現加二的功能，乙個實現平方的功能：
i = theano.tensor.scalar("i", dtype=theano.config.floatx)
add_two_func = theano.function(inputs=[i], outputs=[i+a])
sqr_func = theano.function(inputs=[i], outputs=[i**a])
i作為乙個輸入變數，通過theano.tensor.scalar來定義。i也是乙個symbolic variable，但是它在定義的時候沒有乙個固定的值。
現在開始實際呼叫加二的函式和平方的函式：
>>> add_two_func(3)
[array(5.0)]
>>> sqr_func(4)
[array(16.0)]
i在呼叫函式的時候，才被賦值。在上例中，i第一次被賦值了3，第二次被賦值了4。而a作為symbolic variable，卻在定義的時候就已經擁有了值：2 。
a之所以叫shared variable是因為a的賦值在不同的函式中都是一致的，即a是被shared的。在上例中a的值在不同的函式中都為2。
如何將python的keras backend換為theano
7樓：匿名使用者
正確方法 (適用mac和linux系統，windows系統應該差不多，檔案路徑稍有區別)：
vim ~/.keras/keras.json
然後將裡面`backend` 對應的值修改為`theano`，如果是想用tensorflow，就修改為`tensorflow`
怎麼讓theano利用多個gpu
8樓：u證
你將反斜槓，換成斜槓看看。最好再將目錄名加上引號。在python世界裡，目錄名裡不要用中文和空格。
從配置上看，這個東西不合理埃前面是乙個變數名。為什麼變數名是乙個目錄名？懷疑你將不兩隻的配置沒有分開。
9樓：杜晶
如果採用tensorflow作為後端，當機器上有可用的gpu時，**會自動呼叫gpu進行平行計算。如果使用theano作為後端，可以通過以下方法設定：
方法1：使用theano標記
在執行python指令碼時使用下面的命令：
theano_flags=device=gpu,floatx=float32 python my_keras_script.py
方法2：設定.theano檔案
方法3：在**的開頭處手動設定theano.config.device和theano.config.floatx
import theano
theano.config.device = 'gpu'
theano.config.floatx = 'float32'
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