如何將矩陣的每列乘以Theano中的矢量元素？

我有一個Theano dvector與100個元素。我也有一個有5列和100行的矩陣（換句話說，每列包含100個元素）。如何將矩陣的每列乘以Theano中的矢量元素？

現在我需要應用每個列的元素乘法的矢量。什麼是在Theano做正確的方法？

我應該創建一個新的矩陣：重複我的向量5次並對其進行移位，然後乘以相同形狀的兩個矩陣元素？

ADDED

我已經瞭解到，在numpy的，以達到所期望的行爲，我只需要聲明我的向量作爲二維數組與一列。換句話說，我需要用「列」 - 向量替換「行」向量（或者我需要垂直寫入值，而不是水平）。在這種情況下，numpy會根據需要播放向量（列）（我的矩陣的每一列將被乘以我的向量元素）。然而，它看起來像Theano不繼承numpy的這種行爲：

X = T.dmatrix('X') 

w = np.array([ 
    [10.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], 
    [0.0, 10.0, 0.0, 0.0, 0.0], 
    [0.0, 0.0, 10.0, 0.0, 0.0] 
    ], dtype=th.config.floatX) 
w = np.transpose(w) 

W = th.shared(w, name='W', borrow=True) 

R = W + X 

f = th.function([X], R) 

x = np.array([[1.0], [2.0], [3.0], [4.0], [5.0]]) 
print f(x)

這是我的錯誤：

ValueError: Input dimension mis-match. (input[0].shape[1] = 3, input[1].shape[1] = 1) 
Apply node that caused the error: Elemwise{add,no_inplace}(W, X) 
Toposort index: 0 
Inputs types: [TensorType(float64, matrix), TensorType(float64, matrix)] 
Inputs shapes: [(5, 3), (5, 1)] 
Inputs strides: [(8, 40), (8, 8)]

順便說一句，代碼工作，如果我在下面的定義x way：

x = np.array([[1.0, 1.0, 1.0], [2.0, 2.0, 2.0], [3.0, 3.0, 3.0], [4.0, 4.0, 4.0], [5.0, 5.0, 5.0]])

來源

2016-12-27 Roman

我發現的「原生」解決方案是使用theano.tensor.extra_ops.repeat操作。在更多的細節，我需要使用

Xr = T.extra_ops.repeat(X, 3, axis=1)

此操作將重複列向量的3倍。因此，我們將得到一個具有3（相同）列的矩陣，並且該矩陣可以與矩陣元素相乘（或相加）。

來源

2016-12-29 12:24:55 Roman

如何將矩陣的每列乘以Theano中的矢量元素？

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