Theano中的多個網絡

我想在同一時間在Theano運行兩個獨立的網絡，第一個網絡在第二個網絡上訓練。我可以將兩個網絡嵌入到相同的結構中，但是在整個正向傳遞中將會是一團糟（因爲共享變量等原因，甚至可能不會工作）。Theano中的多個網絡

問題是，當我定義一個theano函數我沒有指定它應用的模型，這意味着如果我有預測和火車功能，他們都將在我定義的第一個模型上工作。

有沒有辦法解決這個問題？

2014-10-28 Ido_f

爲什麼會是一團糟？您總是可以使用例如表達式連接表達式，甚至是後驗表達式。 'theano.clone（表達式，替換= {input_to_second_net：output_from_first_net}，strict = False）' – eickenberg 2014-10-28 21:51:15

這將是一團糟，因爲我將不得不向Theano模型加載很多東西來準備輸入，而且我也不會不認爲它看起來乾淨，有2個模型合併成一個模型。我寧願這樣說。通過每個輸入，我必須從數據集中獲得一些隨機結果，使用stanford分析器解析它們，轉換樹並編輯轉換結果，然後在結果上運行第一個模型，然後我可以將它發送到最後的模型，所以這是相當多的預處理在模型內做 – 2014-10-28 22:06:10

我真的不明白「所說的」是指什麼。以何種方式從數據集中隨機得出結果？爲什麼不在模型之外進行預處理？如果不方便，沒有人強迫你在模型內部做。你可以很容易地將數據傳遞給一個訓練函數而不需要傳遞共享變量（儘管這樣可能會影響GPU內存訪問） – eickenberg 2014-10-28 22:18:05

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以一種相當簡單的方式，我設法找到了一個不錯的解決方案。訣竅是創建一個模型，定義其功能，然後創建另一個模型並定義第二個功能。像魅力一樣工作

來源

2014-10-29 21:18:06

Theano中的多個網絡

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