2014-07-04 57 views

回答

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您可以簡單地在計算圖表的中間做v[::-1].eval(),或者只是v[::-1]

小例子:

import numpy as np 
import theano 
from theano import tensor as T 

X_values = np.arange(10).astype(theano.config.floatX) 
X = T.shared(X_values, 'X') 
print(X.eval()) 
print(X[::-1].eval()) 

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OK,我知道我遲到了這裏的聚會,但我剛開始玩Theano,我想我會在這個變化扔,因爲我不認爲共同的價值觀是必須做:

from theano import tensor as T 
from theano import function as Tfunc 

z = T.vector() 
f = Tfunc([z],z[::-1]) 

這給:

>>> f([1,3,5,7,9]) 
array([ 9., 7., 5., 3., 1.]) 
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