访问Theano中的张量的函数
Theano是一个基于Python的数值计算库，用于高效地定义、优化和评估数学表达式。它主要用于深度学习和机器学习领域。
在Theano中，可以使用以下函数来访问张量（Tensor）：
theano.tensor.tensor()：这是一个用于创建张量的函数。它接受一个参数dtype，用于指定张量的数据类型。例如，theano.tensor.tensor('float32', (3, 3))将创建一个3x3的浮点型张量。theano.tensor.get_value()：这个函数用于获取张量的值。它接受一个张量作为参数，并返回该张量的值。例如，theano.tensor.get_value(tensor_variable)将返回张量tensor_variable的值。theano.tensor.set_value()：这个函数用于设置张量的值。它接受两个参数，一个是要设置值的张量，另一个是要设置的值。例如，theano.tensor.set_value(tensor_variable, new_value)将把张量tensor_variable的值设置为new_value。theano.function()：这个函数用于定义和编译一个计算图。它接受一个或多个输入张量和一个输出张量，并返回一个可调用的函数，用于执行计算图。例如，theano.function(inputs=[input_tensor], outputs=output_tensor)将创建一个函数，接受一个输入张量input_tensor，并返回一个输出张量output_tensor。theano.tensor.grad()：这个函数用于计算张量的梯度。它接受一个标量张量和一个张量列表作为参数，并返回一个张量列表，表示标量张量对输入张量的梯度。例如，theano.tensor.grad(loss_tensor, [input_tensor])将计算损失张量loss_tensor对输入张量input_tensor的梯度。
这些函数可以帮助我们在Theano中有效地访问和操作张量。在实际应用中，Theano可以与其他库和框架（如NumPy、SciPy和Lasagne）结合使用，以实现更复杂的计算任务。
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以上是关于访问Theano中的张量的函数以及腾讯云相关产品的简要介绍。如需了解更多详细信息，请访问腾讯云官方网站。
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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
我试图将张量堆成列到现有的张量(在numpy中基本上相当于 )。
import numpy as np
a = np.asarray([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
b = np.asarray([[11,12,13],[14,15,16],[17,18,19]])
np.column_stack((a,b))
array([[ 1, 2, 3, 11, 12, 13],
[ 4, 5, 6, 14, 15, 16],
[ 7, 8, 9, 17, 18, 19]])
张量也是一样的：
import theano
import theano.te
浏览 4提问于2016-01-13得票数 1
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我想将我的张量(而不是梯度)值剪辑到某个范围。在pytorch中是否有类似于theano中的函数theano.tensor.clip()？
浏览 3提问于2017-09-07得票数 2
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Keras是一个提供python库的高级神经网络API，它使用张量流或theano或cntk作为后端。后端库的主要角色是什么？这是执行吗？还是使用GPU、线程等进行计算重举？
我在网上找不到任何好的资源来理解keras是如何与张量流或theano(后端)会话交互的。任何这样的资源或方向的理解互动是有帮助的！
浏览 0提问于2019-05-08得票数 3
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我有3维张量("tensor3" --一个矩阵数组)，我想计算每个矩阵的行列式(theano.sandbox.linalg.det)。有没有办法在不使用theano.scan的情况下计算每个行列式？当我尝试直接在张量上调用det时，我得到了错误
3-dimensional array given. Array must be two-dimensional.
但是我读到scan很慢，不能很好地并行化，如果可能的话，应该只使用张量操作。是真地吗？在这种情况下，我可以避免使用扫描吗？
浏览 0提问于2013-11-22得票数 1
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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
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三维张量的标引
、、、
我有一批长度为L的整数的L序列，它嵌入到N*L*d张量中。这个序列是由我的网络架构自动编码的。所以，我有：
from theano import tensor as T
X = T.imatrix('X') # N*L elements in [0,C]
EMB = T.tensor('Embedding') # N*L*d
... # some code goes here :-)
PY = T.tensor('PY') # N*L*C probability of the predicted class in [0,C]
cost =
浏览 0提问于2015-10-10得票数 2
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我不明白为什么需要tensor.reshape()函数在Theano中。文件中说：
返回这个张量的视图，该张量在numpy.reshape中已被重新塑造。
据我所知，theano.tensor.var.TensorVariable是一些用于创建计算图的实体。它完全不受形状的影响。例如，在创建函数时，可以传递矩阵2x2或矩阵100x200。就像我想的，重塑在某种程度上限制了这个品种。但事实并非如此。假设下面的示例：
X = tensor.matrix('X')
X_resh = X.reshape((3, 3))
Y = X_resh ** 2
f = theano.fu
浏览 2提问于2015-12-18得票数 3
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在Theano中，当具有A，B，C形状的三维张量x和C，D形状的二维张量y时，theano.tensor.dot(x, y)返回A，B，D形状的三维张量。
“火炬”中的等效操作是什么？torch.dot似乎不这样做，x * y和torch.mm抱怨说，他们想要两个参数的2D张量，而torch.bmm则需要两个参数的3D张量。
浏览 8提问于2016-03-16得票数 1
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我正在调试Theano代码，并按照建议的打印张量的值
a_printed = theano.printing.Print("a: ")(a)
问题是，当a是一个相对较大的矩阵时，该值被截断到前几行和最后几行。但是，我希望打印整个矩阵。这个是可能的吗？
浏览 0提问于2014-07-22得票数 0
我对Theano非常陌生，我试图使用itensor3创建itensor3的张量，但出于某种原因，我得到了int64而不是int32。是否需要在配置文件中指定任何内容？
from theano import tensor as T
l=T.itensor3()
k=l.shape[0]
f=theano.function([l],k)
inp=numpy.zeros((2,3,4), dtype=numpy.int32)
f(inp)
>>>array(2L, dtype=int64)
浏览 3提问于2015-05-29得票数 0
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我想比较keras模型中的两个数字。这一层的输入是一个张量变量，这一层将这个张量变量与一个常量进行比较。然后返回0或1。有什么方法吗？我试图在theano中找到一个函数来完成这项工作，但失败了。
浏览 0提问于2017-09-15得票数 0
我想创建一个theano.tensor.ivector变量并指定它的值。在互联网上的大多数代码示例中，我发现了v = T.ivector()。这将创建张量变量，但不指定其值。我试过这个：
import theano.tensor as T
val = [1,5]
v = T.ivector(value=val, name='v')
但我得到了以下错误：
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: __call__() got an unexpected keyword argument
浏览 2提问于2017-07-21得票数 0
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遍历Theano张量切片
、、、、
我有两个二维Theano张量，它们叫做x_1和x_2，并且假设为了举例，x_1和x_2都有形状(1，50)。现在，为了计算它们的均方误差，我只需运行：
T.sqr(x_1 - x_2).mean(axis = -1).
然而，我想要做的是构造一个新的张量，它由10块的均方误差组成。换句话说，由于我更熟悉NumPy，所以我的想法是在Theano中创建以下张量M：
M = [theano.tensor.sqr(x_1[:, i:i+10] - x_2[:, i:i+10]).mean(axis = -1) for i in xrange(0, 50, 10)]
现在，由于Thean
浏览 2提问于2015-08-21得票数 2
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我是theano的新手，正在尝试找出如何将一行1添加到输入张量的第一个形状将略有变化的矩阵张量，例如(50000,784)，(10000,784)使用MNIST。举个numpy的例子；这是我想在theano中实现的，其中array将是一个张量：
array = np.zeros((2,2))
array = np.hstack((np.ones((2,1)), array))
我已经研究了以及pad_right和padaxis，但都无法达到预期的效果。
非常感谢你的帮助！本
浏览 0提问于2016-11-17得票数 0
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我定义了一个Theano张量m = T.imatrix('m')，并使用它作为theano函数foo的一个参数。
现在，当我用形状为(100,3)的numpy数组arr调用arr时，我希望m[:, 1]具有该形状(100，)。
但是，错误消息显示形状为(1,100)。如何一步一步地检查函数不匹配？
浏览 3提问于2016-02-02得票数 1
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我从获取了以下代码
import numpy
coefficients = theano.tensor.vector("coefficients")
x = T.scalar("x")
max_coefficients_supported = 10000
# Generate the components of the polynomial
components, updates = theano.scan(fn=lambda coefficient, power, free_variable: coeffi
浏览 2提问于2016-07-17得票数 1
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我正在尝试在theano中实现一个扫描循环，它给出一个张量，它将使用输入的“移动部分”。它不一定是一个移动的切片，它可以是一个预处理的张量到另一个表示移动切片的张量。
实质上：
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16]
|-------| (first iteration)
|-------| (second iteration)
|-------| (
浏览 1提问于2015-07-30得票数 5
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在theano中，给定一个具有形状的批量成本cost (batch_size，)，很容易计算平均成本的梯度，就像在T.grad(T.mean(cost,axis=0),p)中一样，其中p是计算cost时使用的参数。通过在计算图中反向传播梯度，可以有效地实现这一点。我现在想做的是计算批次上的平方梯度的平均值。这可以使用以下代码段来完成：
import theano.tensor as T
g_square = T.mean(theano.scan(lambda i:T.grad(cost[i],p)**2,sequences=T.arange(cost.shape[0]))[0],axis=0
浏览 0提问于2016-03-23得票数 2
1回答
我正在使用keras并使用图层输出进行一些修改。在此之前，我使用输出(张量变量)将其转换为numpy数组，从而对其调用eval()，如下所示：
def convert_output(orig_output):
conv_output = invoke_modifications(orig_output.eval(), 8)
代码失败，错误如下：
File "<ipython-input-11-df86946997d5>", line 1, in <module>
orig_output.eval()
File "C:\ENV\
浏览 18提问于2017-01-18得票数 1
我熟悉theano dimshuffle函数，它允许张量维数的排列。我在tensorflow中寻找一个等价的函数(目前使用0.8.0)。
给定一个三维张量x，它被索引为x[a,b,c]，我想做一些类似x.dimshuffle(1,0,2)的事情，这样我就可以索引为[b,a,c]。
它支持吗？如果没有，如何通过使用已经实现的方法实现相同的结果？
浏览 0提问于2016-04-21得票数 1
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我有一个4度张量"a“，维数m x n x n x。我想得到以下张量"b"：使用python，我有：
b = [a[:,0,0,3:-3]]
for i in xrange(1,n):
b=numpy.concatenate((b,[a[:,i,i,3:-3]]))
如何在不使用for循环的情况下将其转换为theano代码？N大约是500，所以如果我在theano中执行for循环，它就会崩溃。
浏览 3提问于2016-04-08得票数 1
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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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TL；博士
我想在theano中复制theano的功能。做这件事最好的方法是什么？
太短了；不懂
看看theano.tensor.dot和theano.tensor.tensordot，我发现做一个简单的批处理矩阵乘法不是一种简单的方法。即把N维张量的最后二维看作矩阵，并将它们相乘。我需要使用一些愚蠢的theano.tensor.batched_dot用法吗？或者*颤抖*自己循环他们没有广播！？
浏览 2提问于2017-02-10得票数 2
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我是提亚诺的新手，有人能帮我定义这样的提亚诺函数吗？
基本上，我有一个网络模型，如下所示：
y_hat, cost, mu, output_hiddens, cells = nn_f(x, y, in_size, out_size, hidden_size, layer_models, 'MDN', training=False)
这里，输入x是一个张量：
x = tensor.tensor3('features', dtype=theano.config.floatX)
我想为以后使用定义两个theano函数：
f_x_hidden = theano.func
浏览 0提问于2016-12-13得票数 0
Theano不支持索引分配。好吧，但是有
theano.tensor.set_subtensor(x,y)
而且是
如果您想执行类似于a5 =b或a5+=b的操作，请参见下面的theano.tensor.set_subtensor()和theano.tensor.inc_subtensor()。
那么，set_subtensor是否模拟索引分配操作？嗯，不完全是。set_subtensor，似乎只有在ndims <2时才能正常工作，如下面的示例所示。
>>> a = theano.tensor.zeros(10)
>>> a.eval()
ar
浏览 3提问于2016-11-03得票数 0
我在使用Keras训练具有大3D张量的语言模型的RNN时得到了这条消息(从文本生成，一个热编码，结果形状为(165717，25,7631))：
WARNING (theano.configdefaults): g++ not detected ! Theano will be unable to
execute optimized C-implementations (for both CPU and GPU) and will default to
Python implementations. Performance will be severely degraded. To remo
浏览 0提问于2015-11-12得票数 11
1回答
我正在使用Theano (用于深入学习的python包)，但我对它非常陌生，我遇到了一个问题，在我的损失函数中有一个术语。这个术语包括取矩阵行列式的对数；矩阵是网络中隐藏单元层的函数。我导入张量，Tensor.nlinalg：
import theano
import theano.tensor as T
import theano.tensor.nlinalg as Tnlinalg
然后把这个词放在我的损失函数中：
my_mat_det = Tnlinalg.Det(computed_matrix)
log_det_term = -T.log(my_mat_det)
但是，当我试图训练它时
浏览 3提问于2015-05-08得票数 2
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1回答
我有一个张量，我把这个张量转化成一个向量，现在我要删除这个向量中的重复值。我该怎么做？在theano中，numpy.unique()的等效性是什么？
x1 = T.itensor3('x1')
y1 = T.flatten(x1)
#z1 = T.unique() How do I do this?
For e.g. my tensor may be : [1,1,2,3,3,4,4,5,1,3,4]
and I want : [1,2,3,4,5]
浏览 1提问于2014-09-11得票数 2
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2回答
我在想如何在西亚诺做一个5D张量。
具体来说，我尝试了dtensor = T.TensorType('float32', (False,)*5)。但是，唯一的问题是dtensor.shape返回：AttributeError: 'TensorType' object has no attribute 'shape'
然而，如果我使用一个标准的张量类型，比如dtensor = T.tensor3('float32')，当我调用dtensor.shape.时，我就不知道这个问题了，有没有办法使它不成为5D张量在Theano中的问题？
浏览 11提问于2015-12-27得票数 1
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我想用Theano将一些函数应用于张量。这是我的numpy版本脚本。但是，在将其转换为Theano版本时，我迷失了方向。
例如，我想要将
array([[[0, 0, 1, 2, 3],
[0, 1, 2, 3, 4]]])
至
array([[[0, 0, 3, 2, 1],
[0, 4, 3, 2, 1]]])
我的numpy脚本如下：
def reverse_and_shift(vec):
'''
Returns reversed array of the given vector except the leadin
浏览 0提问于2016-08-03得票数 0
作为西亚诺的新手，请容忍我。我认为张量变量的形状已经很好地定义在Conv2D层之外，因为输入是指定的，如下所示，
from keras.layers import Input, Convolution2D
import theano
input_img = Input(shape=(1, 28, 28))
x = Convolution2D(16, 3, 3, activation='relu', border_mode='same') (input_img)
print type(x)
print theano.tensor.shape(x)
但输出是，
浏览 0提问于2016-12-20得票数 1
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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
我有一个theano张量，我想强迫W的一些元素是2，我怎么做呢？我知道theano TensorVariable不支持项目分配。难道不可能这样做吗？我不能为它使用共享变量，因为W是从另一个theano变量派生出来的。
浏览 0提问于2016-06-13得票数 0
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1回答
为什么我不能通过我下面写的代码来评估整形的张量变量呢？
from theano import shared
from theano import tensor as T
import numpy
x = T.matrix('x') # the input data
# input = (nImages, nChannel(nFeatureMaps), nDim1, nDim2, nDim3)
layer1_input = T.reshape(x, xTrain.shape, ndim=5)
layer1_input.eval({x:xTrain})
因为我重新构造了张量变
浏览 3提问于2016-03-30得票数 1
我试图把一个theano张量转换成一个0的张量，并且基于值>0。这样做对吗？
tensor = tensor > 0
谢谢
浏览 5提问于2017-03-19得票数 0
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我对Theano非常陌生，我只是想找出一些基本的功能。我有一个张量变量x，我希望functio返回相同形状的张量变量y，但是填充值为0.2。我不知道如何定义y。
例如，如果x= 1,2,3,4,5，那么我希望y= 0,2，0,2，0,2，0,2，0.2
from theano import tensor, function
y = tensor.dmatrix('y')
masked_array = function([x],y)
浏览 2提问于2015-10-20得票数 1
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因此，基本上，我对编程和使用python相当陌生。我试图建立一个ANN模型，我必须使用张量流，Theano和Keras库。我在Windows10 x64上安装了Anaconda4.4.1和Python3.5.2，并通过以下方法安装了这些库。
使用Anaconda和Python3.5创建一个新环境: conda创建-n tensorflow python=3.5 anaconda
激活环境:激活tensorflow
在此之后，您可以安装theano、TensorFlow和Keras: conda安装Theano，conda安装mingw libpython，pip安装tensorfl
浏览 69提问于2017-07-24得票数 29
1回答
我想在Theano中索引一个张量变量如下：
X的类型为theano.tensor.var.TensorVariable (例如[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
我想要[[1,2],[4,5],[7,8]]和[[2,3],[5,6],[8,9]]。
对于一个不稳定的变量，我只想分别做x[:,0:-1]和x[:,1:x.shape[0]]，但是我不知道如何在Theano中得到我想要的结果。
浏览 0提问于2016-10-28得票数 2
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3回答
我有下面的代码，它将2个矩阵堆叠成一个3D张量。
import theano
import theano.tensor as T
A = T.matrix("A")
B = theano.tensor.stack(A, A)
f = theano.function(inputs=[A], outputs=B)
print f([range(10)]*2)
但是，我不知道需要提前堆叠矩阵多少次。例如，第四行代码可能是：
B = theano.tensor.stack(A, A, A)
B = theano.tensor.stack(A, A, A, A)
etc...
是否有一个
浏览 0提问于2015-09-08得票数 5
1回答
我对keras包很感兴趣，它允许在R内部运行著名的深度学习库，运行keras (以及张量流和theano)而不离开R的好处是显而易见的。
我不确定的是，是否有可能与python工作流中的同事共享中间结果--即经过训练的神经网络。
浏览 3提问于2017-10-20得票数 1
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我有一个自定义的Keras层，我使用Theano作为后端，我想执行以下操作：
假设我们有一个形状为(N，)的张量。我想将K个第一个值设置为一个固定值x (3或其他值)。我该怎么做？我假设我必须使用argsort，但我不知道如何使用Theano实现它。
例如，在一个简单的FF层中，如何将张量a的前N个值设置为值x？
def call(self, x, mask=None):
a = K.dot(x, self.W)
if self.bias:
a += self.b
return a
例如，使用numpy，我可以将a的前10个值设置为1，如下所示：
a
浏览 7提问于2017-01-29得票数 1
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1回答
我有一个A.shape = (40，20，5)的theano张量A和一个B.shape = (40，20)的theano矩阵B。是否有一个单行运算，我可以执行得到一个矩阵C，其中C.shape = (40，20)和C(i，j) = A[i，j，Bi，j]与theano语法？
本质上，我想使用B作为索引矩阵；使用theano最有效/最优雅的方法是什么？
浏览 0提问于2015-11-26得票数 2
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我似乎找不到解决办法。给定两个theano张量a和b，我想在张量a中求出b中元素的指数，这个例子将帮助我们，例如a= 1，5，10，17，23，39和b= 1，10，39，我希望结果是张量a中b值的指数，即0，2，5。
花了一段时间后，我想最好的方法是使用扫描；这是我的机会，在最小的例子。
def getIndices(b_i, b_v, ar):
pI_subtensor = pI[b_i]
return T.set_subtensor(pI_subtensor, np.where(ar == b_v)[0])
ar = T.ivector()
b = T.ivector(
浏览 5提问于2015-08-26得票数 1
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1回答
有没有办法在theano中计算张量的元素点积。假设我有以下张量：
>>>t1.shape.eval()
array([5, 3, 3])
>>>t2.shape.eval()
array([5, 3, 1)])
我如何做一个点积，使t1的5 (3*3)个矩阵与t2的(3*1)个矩阵相加，最终得到：
output.shape.eval()
array([5, 3, 1])
t1和t2都是Theano中的共享变量。
t1=T.shared(np.ones((5,3,3)))
t2=T.shared(np.ones((5,3,1)))
浏览 0提问于2016-06-24得票数 0
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Theano/numpy高级索引
、、、、
我有一个4d theano张量(例如，形状为(1700，16,95000) )和一个形状为(1700，16,1024)的4d ' mask‘张量，使得mask中的每个元素都是我需要的原始张量的索引。如何使用掩码来索引张量？像samplemask或sample:，mask这样的东西似乎并不能真正起作用。
我也尝试使用二进制掩码，但由于张量相当大，我得到了一个“设备内存不足”异常。
关于如何从张量中获取索引的其他想法也将非常感谢。
谢谢
浏览 1提问于2016-04-21得票数 1
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我想通过将index应用于输入张量的次张量来得到输出张量。
例如在NumPy中，
import numpy as np
input = np.random.random((100,5)) # matrix
index = np.randint(5, size=(100,)) # vector
output = data[np.arange(index.shape[0]), index] # vector
给我想要的输出(我想要这个的符号版本)。
就像在西亚诺，
import theano.tensor as T
import theano
input = T.matrix() # symb
浏览 2提问于2017-01-27得票数 1
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我在python和theano是个新手，所以这个问题可能很傻。
我在文档中看到.dot生成符号张量。我现在正在调试一些程序，如果没有任何容器或任何东西，我就无法看到TensorVariable，我也不知道如何从它中获取值。
浏览 3提问于2015-07-29得票数 0
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带theano的矩阵三重积
、、、、
这个问题和这里的差不多，但是对于theano来说。
所以我有三个矩阵A，B，C of n*r，m*r，l*r，我想要计算由三重(三线性)乘积产生的(n,m,l)形状的三维张量：
X[i,j,k] = \sum_a A[i,a] B[j,a] C[k,a]
A、B和C是共享变量：
A = theano.shared(numpy.random.randn(n,r))
B = theano.shared(numpy.random.randn(m,r))
C = theano.shared(numpy.random.randn(l,r))
我想用一个theano表达式来写它，有什么方法吗？如果有很多，
浏览 1提问于2015-10-06得票数 4
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我想在Theano中计算两个数组的。两个数组都声明为共享变量，是先前计算的结果。通过阅读，我发现了如何使用扫描来使用“正常”张量数组计算我想要的内容，但是当我试图将代码修改为共享数组时，我得到了错误消息TypeError: function() takes at least 1 argument (1 given)。(请参阅下面的最小运行代码示例)
我代码中的错误在哪里？我的误解在哪里？我也愿意用不同的方法来解决我的问题。
一般来说，我更喜欢直接使用共享变量的版本，因为据我理解，首先将数组转换回Numpy数组，然后再将它们传递给Theano，这是浪费的。
使用sumproduct共享变量生成代
浏览 2提问于2013-05-24得票数 2
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