设置theano中的值后，共享变量变为NoneType
在theano中，共享变量（shared variable）是一种特殊的变量类型，它可以在多个函数之间共享数据。当我们设置共享变量的值后，有时会遇到共享变量变为NoneType的情况。
共享变量变为NoneType可能是由于以下原因之一：
- 未正确初始化共享变量：在使用共享变量之前，需要确保正确地初始化它。可以使用theano.shared()函数来创建共享变量，并为其指定初始值。
- 未正确设置共享变量的值：在设置共享变量的值时，需要使用.set_value()方法。如果未正确设置共享变量的值，可能会导致其变为NoneType。
- 变量赋值错误：在设置共享变量的值时，可能会出现变量赋值错误的情况。请确保正确地赋值给共享变量，并避免出现类型不匹配或其他赋值错误。
解决共享变量变为NoneType的问题，可以按照以下步骤进行：
- 确保正确初始化共享变量：使用theano.shared()函数创建共享变量，并为其指定正确的初始值。
- 使用.set_value()方法设置共享变量的值：在设置共享变量的值时，使用.set_value()方法，并确保正确赋值给共享变量。
- 检查变量赋值错误：仔细检查共享变量的赋值过程，确保没有出现变量赋值错误的情况。
总结：
共享变量是theano中的一种特殊变量类型，用于在多个函数之间共享数据。当设置共享变量的值后，如果共享变量变为NoneType，可能是由于未正确初始化共享变量、未正确设置共享变量的值或变量赋值错误等原因导致。解决该问题需要确保正确初始化共享变量、使用.set_value()方法设置共享变量的值，并检查变量赋值过程中是否存在错误。
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在Theano深度学习教程中，y是一个共享变量，它被抛出：
y = theano.shared(numpy.asarray(data, dtype=theano.config.floatX))
y = theano.tensor.cast(y, 'int32')
稍后，我想为y设置一个新值。
对于GPU来说，这是可行的：
y.owner.inputs[0].owner.inputs[0].set_value(np.asarray(data2, dtype=theano.config.floatX))
对于CPU来说，这是可行的：
y.owner.in
浏览 3提问于2015-06-24得票数 1
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我现在正在学习Theano库，我只是对Theano共享变量感到困惑。通过阅读本教程，我想我不明白它的详细含义。下面是本教程中Theano共享变量的定义：
“在它出现的函数之间共享的具有存储的变量。这些变量是由注册的共享构造函数创建的。”
另外，我想知道Theano共享变量是否可以是python类数据成员。例如：
class A(object):
data = None
...
“数据”是否可以作为Theano共享变量进行初始化或初始化？如果有人能帮我我真的很感激。
浏览 3提问于2015-06-30得票数 6
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我定义了以下类：
class test:
def __init__(self):
self.X = theano.tensor.dmatrix('x')
self.W = theano.shared(value=numpy.zeros((5, 2), dtype=theano.config.floatX), name='W', borrow=True)
self.out = theano.dot(self.X, self.W)
def eval(self, X):
_eval =
浏览 1提问于2016-12-01得票数 0
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我有一个Theano函数，它被调用了几次，每次都有不同的共享变量。按照现在的实现方式，Theano函数在每次运行时都会重新定义。我假设，这会使整个程序变慢，因为每次定义Theano函数时，都会重新构建图形。
def sumprod_shared(T_shared_array1, T_shared_array2):
f = theano.function([], (T_shared_array1 * T_shared_array2).sum(axis=0))
return f()
for factor in range(10):
m1 = theano.shared(f
浏览 0提问于2013-06-11得票数 6
theano.scan返回两个变量:值变量和更新变量。例如,
a = theano.shared(1)
values, updates = theano.scan(fn=lambda a:a+1, outputs_info=a, n_steps=10)
但是，我注意到在我使用的大多数示例中，update变量都是空的。似乎只有当我们以某种方式在theano.scan中编写函数时，我们才能获得更新。例如,
a = theano.shared(1)
values, updates = theano.scan(lambda: {a: a+1}, n_steps=10)
有人能给我解释一下为什么在
浏览 2提问于2015-10-07得票数 11
1回答
我有以下代码：
import theano.tensor as T
Words = theano.shared(value = U, name = 'Words')
zero_vec_tensor = T.vector()
zero_vec = np.zeros(img_w, dtype = theano.config.floatX)
set_zero = theano.function([zero_vec_tensor], updates=[(Words, T.set_subtensor(Words[0,:], zero_vec_tensor))])
它编译得很好(其中U是
浏览 2提问于2015-06-03得票数 2
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我有以下由MLP Theano教程启发的定义：
Weights = rng.uniform(low=low, high=high, size=(n_in, n_out))
W_values = numpy.asarray(Weights, dtype=theano.config.floatX)
W = theano.shared(value=W_values, name='W', borrow=True)
b_values = numpy.zeros((n_out,), dtype=theano.config.floatX)
b
浏览 6提问于2017-01-08得票数 4
我试图在函数y=x^2上运行一个非常简单的梯度下降。
import theano
from theano import tensor as T
x = theano.shared(2)
y = x ** 2
dy_dx = T.grad(y, x)
learning_rate = 1
updates = [(x, x - learning_rate * dy_dx)]
fn = theano.function([], [y], updates = updates)
但是，当我尝试编译函数"fn“时，我会得到以下错误：
TypeError: ('An update must h
浏览 7提问于2015-10-20得票数 4
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“更新”参数在这种情况下会做什么？
f_grad_shared = theano.function([x, mask, y], cost, updates=zgup + rg2up,
name='adadelta_f_grad_shared')
我在theano函数中看到的关于“更新”参数的所有文档都谈到了表单的对(共享变量，用于更新共享变量的表达式)。但是，这里只有一个表达式，所以我如何知道更新了哪个共享变量？
我想共享变量在某种程度上是隐式的，但是zgup和rg2up都依赖于不同的共享变量：
zippe
浏览 0提问于2015-07-22得票数 4
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我有一个共享变量persistent_vis_chain，它是由theano函数更新的，它从一个theano.scan中获取它的函数，但这并不是一个简单的问题。
我的共享变量看起来像D= image1，.，imageN，其中每个图像都是x1、x2、.、x784。
我想要做的是取所有图像的平均值，并将它们放到最后一个imageN中。也就是说，我想将每幅图像中的所有值之和，除了最后的1，这将导致s1，s2，.，s784，然后设置imageN = s1/len(D)，s2/len(D)，.s 784/len(D)
所以我的问题是，我不知道如何用theano.shared来做这件事，也可能是因为我对t
浏览 2提问于2015-08-22得票数 1
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我正在试着理解下面的theano代码。
self.sgd_step = theano.function(
[x, y, learning_rate, theano.Param(decay, default=0.9)],
[],
updates=[(E, E - learning_rate * dE / T.sqrt(mE + 1e-6)),
(U, U - learning_rate * dU / T.sqrt(mU + 1e-6)),
浏览 2提问于2017-05-06得票数 0
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访问Theano共享变量的数据
、、、、
我已经成功地将MNIST数据集加载到Theano共享变量中，如下所示
# Read MNIST dataset from gzipped file as binary
f = gzip.open('mnist.pkl.gz', 'rb')
# Store dataset into variable
train_set = cPickle.load(f)
# Close zipped file
f.close()
# Store data in Theano shared variable
train_set_x = theano.shared(numpy.asa
浏览 4提问于2013-10-21得票数 4
当我使用adadelta时，我发现我的模型出错了，它是这样实现的：
def adadelta(cost, params, learning_rate = 0.012, rho = 0.95):
grads = T.grad(cost, params)
accumulators = [theano.shared(np.array(np.zeros(p.get_value().shape), dtype=theano.config.floatX)) for p in params] # @UndefinedVariable
浏览 0提问于2016-01-15得票数 2
我想知道如何从theano检索SharedVariable的维度。
例如，在这里这样做是行不通的：
from theano import *
from numpy import *
import numpy as np
w = shared( np.asarray(zeros((1000,1000)), np.float32) )
print np.asarray(w).shape
print np.asmatrix(w).shape
只有回报
()
(1, 1)
我还对打印/检索矩阵或向量的值感兴趣。
浏览 0提问于2014-03-22得票数 6
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当运行包含import theano的Python脚本时，我会得到以下错误：
===============================
00001 #include <Python.h>
00002 #include "structmember.h"
00003 #include <sys/time.h>
00004
00005 // Old Python compatibility from here:
00006 // http://www.python.org/dev/peps/pep-0353/
[...]
010
浏览 6提问于2015-11-13得票数 1
A=theano.shared(np.random.randn(2,3))
B=theano.shared(np.random.randn(3,4))
C=A+B
print C给出Elemwise{add,no_inplace}.0
我想要C的价值，我怎么得到它？
浏览 4提问于2016-01-04得票数 1
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1回答
我是西亚诺的新手..。如果这很明显我很抱歉。
我试着训练一个基于的CNN。与本教程的一个主要区别是，我的数据集太大，无法容纳内存，所以我必须在培训期间加载每一批。
最初的模型如下：
train_model = theano.function(
[index],
cost,
updates=updates,
givens={
x: train_set_x[index * batch_size: (index + 1) * batch_size],
y: train_set_y[index * batch_size: (index +
浏览 5提问于2015-08-13得票数 4
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我正在接受错误
ImportError:无法导入名称gof
进口西亚诺的时候。
>>> import theano
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#3>", line 1, in <module>
import theano
File "C:\Python27\lib\site-packages\theano\__init__.py", line 63, in <module>
from theano.com
浏览 5提问于2015-07-16得票数 9
我是Theano的新手，所以请耐心等待。
我正在尝试为一个项目实现渐变裁剪。代码片段如下：
grads = tensor.grad(cost, wrt=itemlist(tparams))
grad_norm = tensor.sqrt(sum(map(lambda x: tensor.sqr(x).sum(), grads)))
grad_norm = tensor.sqrt(grad_norm)
print grad_norm.eval()
我收到的错误如下：
theano.gof.fg.MissingInputError: ("An input of the graph, us
浏览 0提问于2015-11-10得票数 2
1回答
测试集样本的印刷概率
、、、、
在DL教程中，我试图根据打印测试样本的概率，但我得到了以下错误。我需要添加一些theano_flags吗？
如何解决这个问题？
TypeError:无法将类型泛型(变量)转换为TensorType类型(float64，矩阵)。您可以尝试手动转换为TensorType(float64，矩阵)。
(我的data=120、classes=2、test_set批处理size=1的特性数量)
守则的一部分是：
从西亚诺进口
classifier = LogisticRegression(input=x, n_in=120, n_out=2)
print " Theano builds
浏览 2提问于2013-12-06得票数 1
1回答
我最近在Sympy中遇到了一些符号矩阵导数的性能瓶颈(具体地说，通过使用lambdas进行替换来计算符号矩阵的单行代码占用了大约90%的程序运行时间)，因此我决定尝试Theano。
它以前的应用是计算高斯过程超参数上的偏导数，其中使用Sympy symbols (MatrixSymbol)的(1，k)维矩阵在迭代该列表和区分每个项目上的矩阵方面工作得很好。
然而，这并没有延续到Theano中，文档似乎也没有详细说明如何做到这一点。在Theano中索引符号向量将返回Subtensor类型，该类型对于计算上的梯度无效。
下面是我正在尝试做的事情的一个简单版本(但在算法上完全不正确--精简到我试图获
浏览 9提问于2016-07-27得票数 0
1回答
我有一个清单：
my_list = [[1,2,3,4], [4,5,6], [1,2,1,2,1,2]]
我还有一个张量变量：
a_tensor = theano.tensor.ivector("tensor")
现在，我想使用theano.scan在给定索引的情况下获取列表中的相应项：
result, _ = theano.scan(fn=lambda idx, a_list:a_list[idx],
sequences=[a_tensor],
non_sequences=th
浏览 1提问于2016-12-11得票数 0
我有一个theano张量变量，它是通过转换一个共享变量创建的。如何提取原始值或强制转换的值？(我需要它，这样我就不必随身携带原始的共享/numpy值。)
>>> x = theano.shared(numpy.asarray([1, 2, 3], dtype='float'))
>>> y = theano.tensor.cast(x, 'int32')
>>> y.get_value(borrow=True)
Traceback (most recent call last):
File "&l
浏览 1提问于2015-07-12得票数 13
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1回答
考虑下面的numpy广播示例：
import numpy as np
import theano
from theano import tensor as T
xval = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
bval = np.array([[10, 20, 30]])
print xval + bval
正如预期的那样，向量bval被添加到矩阵xval的每一行中，输出如下：
[[11 22 33]
[14 25 36]]
试图在git版本的theano中复制同样的行为：
x = T.dmatrix('x')
b = theano.share
浏览 2提问于2014-10-26得票数 10
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假设我有一个theano函数：
def my_fun(x, y):
# Create output array for example sake
z = np.asarray(
shape=(x.shape[0], y.shape[1]),
dtype=theano.config.floatX
)
z = x + y
# this is wrong, how should I convert this to a theano
# tensor?
return z
x = theano.tensor.dmatrix("x")
y
浏览 1提问于2015-08-03得票数 2
在经历了一系列的痛苦之后，我在一台带有Radeon HD 5450 (Cedar)显卡的机器上安装了Theano。
现在，考虑下面的代码。
import numpy
import theano
import theano.tensor as T
rng = numpy.random
N = 400 #number of samples
feats = 784 #dimensionality of features
D = (rng.randn(N, feats), rng.randint(size=N, low=0, high=2))
training_steps =
浏览 4提问于2016-02-24得票数 4
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1回答
我目前正在研究使用Las涅/ Theano的递归神经网络。
在训练过程中，使用Theano的符号梯度计算更新。
grads = theano.grad(loss_or_grads, params)
虽然梯度表达式在一般情况下是非常好的，但为了监视训练，我也对梯度值感兴趣。
我现在的问题是，是否有一个内置的方法来获得梯度值，到目前为止我还没有找到，或者我必须自己去做。
提前感谢
浏览 1提问于2016-05-16得票数 3
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1回答
我看到以下代码行：
n_train_batches = train_set_x.get_value(borrow=True).shape[0] / batch_size
在上线中，确切的取名参数是什么？在那里加上这个有什么好处呢？train_set_x基本上是一个使用theano.shared方法生成的矩阵。
浏览 0提问于2015-04-21得票数 4
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1回答
import os
import theano, numpy
from theano import tensor as T
from collections import OrderedDict
class RNNSLU(object):
""" Elman neural net"""
def __init__(self, nh, nc, ne, de, cs):
"""
Hyperparameters used for initialization
nh : dimension of the hidden lay
浏览 2提问于2015-07-29得票数 0
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我目前正面临着这个问题:我无法在用Theano编码的递归神经网络中评估我的梯度符号变量。下面是代码：
W_x = theano.shared(init_W_x, name='W_x')
W_h = theano.shared(init_W_h, name='W_h')
W_y = theano.shared(init_W_y, name='W_y')
[self.y, self.h], _ = theano.scan(self.step,
sequences=
浏览 3提问于2016-06-16得票数 0
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在Theano计算期间，我想写一个变量，比如x，到一个文件中。随后的计算需要在名为' scores.txt‘的文件中包含数据，这就是为什么需要将'x’写入scores.txt。有没有办法将x中包含的值写入scores.txt？请注意，scores.txt将由不可微函数使用(该函数不会学习，因此不需要与该函数的操作相关的梯度)，因此在theano计算过程中，任何可以将'x‘的值存储到'scores.txt’中的方法都是足够的。
浏览 1提问于2016-05-14得票数 0
1回答
我有以下代码：
import theano
import theano.tensor as T
import numpy as np
x = theano.shared(np.asarray([1, 2, 3], dtype=theano.config.floatX), borrow=True)
y = T.cast(x, 'int32')
print 'type of y: ', type(y)
print 'type of y.owner.inputs[0]: ', type(y.owner.inputs[0])
print 'va
浏览 1提问于2015-09-27得票数 2
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1回答
我在第一个ssh进入的远程服务器上使用theano (我在那个系统上没有根)。但是，如果启动一个screen，则在试图导入theano时会出现一个错误。
不使用screen时的行为
>>> import theano
Using gpu device 0: GeForce GTX TITAN X (CNMeM is disabled, CuDNN 4007)
使用screen时的行为
>>> import theano
ERROR (theano.sandbox.cuda): Failed to compile cuda_ndarray.cu: libcub
浏览 2提问于2016-04-21得票数 1
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1回答
嗨，我正在学习一个神经网络教程，作者似乎到处都在使用共享变量。据我所知，and中的一个共享变量只是内存中的一个空间，可以由gpu和cpu堆共享。无论如何，我有两个矩阵，我声明为共享变量，我想使用函数对它们执行一些操作。(问题1)如果有人能解释为什么函数是有用的相对于常规的def函数，我会很乐意的。总之，我的定义是这样的：
import theano
import theano.tensor as T
from theano import function
import numpy as np
class Transform:
def __init__(self, dimg):
浏览 2提问于2015-08-02得票数 3
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我正在尝试训练一个基于Theano库的模型。由于我的计算机没有足够的内存来训练这个模型，我需要在Google Colab中进行训练。但我不能激活Theano的GPU支持。
我就是这样安装Theano和Lasagne的
!pip install --upgrade https://github.com/Theano/Theano/archive/master.zip
!pip install --upgrade https://github.com/Lasagne/Lasagne/archive/master.zip
下面是我尝试提升GPU支持的方法
import os
os.environ[&
浏览 59提问于2019-10-30得票数 2
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我运行了"ipython debugf.py“，它给了我以下的错误消息
IndexError Traceback (most recent call last)
/home/ml/debugf.py in <module>()
8 fff = theano.function(inputs=[index],
9 outputs=cost,
---> 10 givens={x:
浏览 1提问于2016-08-21得票数 6
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我目前正在学习theano 进行logistic回归，非常类似于在本文中讨论的：。但是，原始的使用共享变量W和b，以及一个名为input的矩阵。输入是n x n_in矩阵，W是n_in x n_out，b是n_out x 1列向量。
self.W = theano.shared(
value=numpy.zeros(
(n_in, n_out),
dtype=theano.config.floatX
),
name='W',
borrow=True
)
浏览 0提问于2016-09-08得票数 0
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我正在使用theano库学习深度学习的主要概念。我正在尝试运行教程中出现的这段代码。这段代码运行了几个小时。我应该如何保存计算模型以供以后使用，以及我应该如何准确地将其加载回来？
import cPickle
import gzip
import os
import sys
import time
import numpy
import theano
import theano.tensor as T
from theano.tensor.signal import downsample
from theano.tensor.nnet import conv
from logistic_
浏览 4提问于2016-08-19得票数 0
如何在Theano中获取共享变量的名称？我看到打印它或使用str()是有效的，但是这样做正确吗？是否有类似于X.get_value() (例如X.get_name())的函数？
示例：
import theano as th
import numpy as np
X = th.shared(name='xx', value=np.zeros(shape=(2), dtype=th.config.floatX), borrow=True)
print(X) # print 'xx'
print(str(X) == 'xx
浏览 2提问于2015-11-24得票数 2
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我对共享变量有个小问题。守则如下：
np_array = numpy.ones(2, dtype='float32')
s_true = theano.shared(np_array,borrow=True)
np_array+=1.
print s_true.get_value()#[ 2. 2.] change np_array will change s_true
我能理解上面的内容。但是反向无法工作，如下所示：
np_array = numpy.ones(2, dtype='float32')
s_true = theano.shared(np_arr
浏览 3提问于2015-11-27得票数 1
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2回答
我正在4 GPU机器上用theano和意大利千层面训练神经网络。我的.theanorc包含以下行：
[global]
device = gpu0
所以当我在python中执行import theano时，我得到了Using gpu device 0: GRID K520
如果在导入theano之后，我选择使用say gpu1呢？我想动态地这样做，也就是说，不编辑.theanorc是可能的吗？或者甚至在运行时选择它？
浏览 3提问于2015-08-13得票数 10
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我试图计算能量函数的梯度，E( phi，theta，psi)，其中phi，theta，psi分别是Z，Y和X轴的欧拉角。R是从欧拉角转换而来的旋转矩阵。其中列是旋转矢量。对于室内房间的点云，我对点云中的每一个点都有法线N。N的形状为(numPoints X 3)
现在E=和(1-max(N.dot(R)
我想找E相对于欧拉角的梯度。
首先，我尝试用Theano从欧拉角度计算旋转矩阵R。请找到下面的代码。
import theano
import theano.tensor as T
import numpy as np
phi = theano.shared(value=np.pi/3, n
浏览 0提问于2015-12-21得票数 1
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1回答
我想在Theano中定义以下两个变量的函数并计算它的Jacobian：
f(x1,x2) = sum((2 + 2k - exp(k*x1) - exp(k*x2))^2, k = 1..10)
如何为上述表达式建立一个Theano函数--并最终使用Jacobian将其最小化？
浏览 1提问于2014-07-31得票数 3
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4回答
我有一些在gpu上建立的深度学习模型的泡菜文件。我正试着在生产中使用它们。但是，当我试图在服务器上解锁它们时，我会得到以下错误。
回溯(最近一次调用)：
文件"score.py"，第30行
model =(cPickle.load(文件))
文件"/usr/local/python2.7/lib/python2.7/site-packages/Theano-0.6.0-py2.7.egg/theano/sandbox/cuda/type.py"，第485行，在CudaNdarray_unpickler中
返回cuda.CudaNdarray(npa)
Attr
浏览 4提问于2014-08-11得票数 5
在theano中，一旦sharedvarialbe在一个函数中被初始化，即使函数被反复访问，它也不会再次被初始化，对吗？
def sgd_updates_adadelta(params,cost,rho=0.95,epsilon=1e-6,norm_lim=9,word_vec_name='Words'):
updates = OrderedDict({})
exp_sqr_grads = OrderedDict({})
exp_sqr_ups = OrderedDict({})
gparams = []
for param in params:
empty = np
浏览 1提问于2015-04-11得票数 0
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如果从命令行启动脚本，则使用"KERAS_BACKEND“env在Theano和Tensoflow之间切换。如果脚本在笔记本上运行，那么如何切换后端呢？
浏览 0提问于2019-03-08得票数 1
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1回答
我想做以下几点：
import theano, numpy, theano.tensor as T
a = T.fvector('a')
w = theano.shared(numpy.array([1, 2, 3, 4], dtype=theano.config.floatX))
w_sub = w[1]
b = T.sum(a * w)
grad = T.grad(b, w_sub)
这里，w_sub是w1，但我不想在w_sub函数中显式地写出b。尽管经历了和其他相关问题，但我无法解决它。
这只是为了向你展示我的问题。实际上，我真正想做的是用拉扎涅做一个稀疏的卷积。
浏览 5提问于2016-03-24得票数 3
我正在阅读给出的逻辑函数的代码。我对函数的inputs和givens变量之间的区别感到困惑。计算小型批处理模型所犯错误的函数是：
test_model = theano.function(inputs=[index],
outputs=classifier.errors(y),
givens={
x: test_set_x[index * batch_size: (index + 1) * batch_size],
y: test_set_y[index * batch_size: (index + 1) * b
浏览 1提问于2014-11-12得票数 21
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我对提亚诺并不陌生，一方面我还在为theano的“伪代码”风格而挣扎，另一方面，我还在严格的类型检查中挣扎。我更像一个C程序员和python程序员。请有人指出我在这个例子代码中出错的地方，它使用预测的y点之间的均方误差和x值的训练y点，得到线性拟合的最优斜率和截距？
守则如下：
import numpy as np
import theano
import theano.tensor as T
from collections import OrderedDict
class LinearModel:
def __init__(self,num_points):
se
浏览 7提问于2015-12-04得票数 1
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