1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,一個樣本應該看做1行n列的向量。
tensor.sub(x,y)
碰到一個問題,如果x是n行的,y是1行的。
要對x中的每行都減去一個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一個操作。
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?
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