Python - Theano掃描（）函數

Question

我不能完全理解theano.scan（）的行爲。

下面是一個例子：

import numpy as np 
import theano 
import theano.tensor as T 


def addf(a1,a2): 
     return a1+a2 

i = T.iscalar('i') 
x0 = T.ivector('x0') 
step= T.iscalar('step') 

results, updates = theano.scan(fn=addf, 
        outputs_info=[{'initial':x0, 'taps':[-2]}], 
        non_sequences=step, 
        n_steps=i) 

f=theano.function([x0,i,step],results) 

print f([1,1],10,2) 

上面片斷輸出按照以下順序，它是完全合理的：

[ 3 3 5 5 7 7 9 9 11 11] 

然而如果切換抽頭索引從-2至-1，即

outputs_info=[{'initial':x0, 'taps':[-1]}] 

結果變成：

[[ 3 3] 
[ 5 5] 
[ 7 7] 
[ 9 9] 
[11 11] 
[13 13] 
[15 15] 
[17 17] 
[19 19] 
[21 21]] 

，而不是什麼似乎合理的，我（只取向量的最後一個值，並添加2）：

[ 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21] 

任何幫助將非常感激。

謝謝！

Answer 1

當您使用taps = [ - 1]時，掃描假設輸出信息中的信息按原樣使用。這意味着addf函數將使用向量和非序列作爲輸入來調用。如果轉換X0爲標，它會按照您期望：

import numpy as np 
import theano 
import theano.tensor as T 


def addf(a1,a2): 
     print a1.type 
     print a2.type 
     return a1+a2 

i = T.iscalar('i') 
x0 = T.iscalar('x0') 
step= T.iscalar('step') 

results, updates = theano.scan(fn=addf, 
        outputs_info=[{'initial':x0, 'taps':[-1]}], 
        non_sequences=step, 
        n_steps=i) 

f=theano.function([x0,i,step],results) 

print f(1,10,2) 

這給這個輸出：

TensorType(int32, scalar) 
TensorType(int32, scalar) 
[ 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21] 

在你的情況，因爲它做ADDF（向量，標量），它廣播elemwise值。

另一種解釋是，如果tap是[-1]，x0將按原樣傳遞給內部函數。如果水龍頭包含其他任何東西，傳遞給內部函數的內容將比X0小1，因爲x0必須提供許多初始步驟值（-2和-1）。