theano

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我有不同大小的組中的項目數量。對於這些組中的每一個，一個（已知）項目是「正確的」項目。有一個功能會爲每個項目分配一個分數。這導致項目分數的平面向量，以及向量指示每個組開始的位置以及它有多大。我希望對每組中的分數進行「softmax」操作以分配項目概率，然後取正確答案概率的對數之和。這是一個更簡單的版本，我們只需返回沒有softmax和對數的正確答案的分數。 import numpy

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將「輸入」傳遞給Theano函數的prupose /意義是什麼？

例子做出更清晰的希望，（這是一個邏輯迴歸對象時，Theano張量庫導入爲T） def __init__(self, input, n_in, n_out): #Other code... self.p_y_given_x = T.nnet.softmax(T.dot(input, self.W) + self.b) 這是主叫下來...... def main():

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在Windows 7上導入Theano時出現彙編錯誤

我想在Windows 7上使用Theano。我能夠安裝Theano並導入Theano，但在看到沒有安裝C編譯器的警告後，我還安裝了mingw。現在，當我嘗試「導入theano」時，出現編譯錯誤。該消息是相當長的，但相關的部分（從我可以告訴）是這樣的： Problem occurred during compilation with the command line below: g++ -sha

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使用EPD Canopy鏈接到python庫

摘要：我試圖安裝theano python軟件包，並且theano安裝程序在我的EPD Canopy安裝中找不到「-lpython2.7」。更多細節：最近我在OS X 10.6.8中安裝了Enthought EPD Canopy python發行版（64位學術版）。接下來，我通過「easy_install pip」安裝了pip。接下來我通過「sudo pip install theano」安裝

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如何計算（1 - SparseMatrix）一個巨大的稀疏矩陣？

我對此進行了很多研究，但找不到解決此問題的實際解決方案。我正在使用scipy來創建csr稀疏矩陣，並且想從所有矩陣的等價矩陣中減去這個矩陣。在scipy和numpy符號中，如果矩陣不稀疏，我們可以通過簡單地編寫1 - MatrixVariable來實現。但是，如果Matrix非常稀疏，則不會執行此操作。我只是覺得以下明顯的解決方案：迭代通過整個稀疏矩陣，將所有零個元素爲1，所有非零元素爲0 但是

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theano - TensorVariable的打印值

如何打印theano TensorVariable的數值？我是新來的theano，所以請耐心:) 我有一個功能，我得到y作爲參數。現在我想調試打印這個y的形狀到控制檯。使用 print y.shape 導致控制檯輸出（我期待的數字，即(2,4,4)）： Shape.0 要不我怎麼能打印的例如下面的代碼數字結果（這個統計有多少在y值比一半的最大更大）： errorCount = T.s

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Theano進口錯誤：無法導入名稱堆棧列表

from theano.tensor import stacklists, scalars, matrices from theano import function a, b, c, d = scalars('abcd') X = stacklists([[a, b], [c, d]]) f = function([a, b, c, d], X) f(1, 2, 3, 4)

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Python RuntimeError：無法導入pydot

我正在學習邏輯迴歸概念的概念。當我在python中實現它時，它顯示了我下面提到的一些錯誤。我是python的初學者。有人能幫助糾正這個錯誤嗎？ RuntimeError回溯（最近通話最後一個）在（） 64 theano.printing.pydotprint(predict, 65 outfile="pics/logreg_pydotprint_predic.png", 66

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在多維陣列中使用Theano.scan

爲了加速我的代碼，我將一個多維的sumproduct函數從Python轉換爲Theano。我的Theano代碼達到了相同的結果，但一次只計算一個維度的結果，所以我必須使用Python for-loop來獲得最終結果。我認爲這會讓代碼變慢，因爲Theano無法優化多個函數調用之間的內存使用和傳輸（對於gpu）。或者這是一個錯誤的假設？那麼如何更改Theano代碼，以便在一個函數調用中計算sumpr

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Theano：爲什麼索引在這種情況下失敗？

我想獲得給定布爾值的向量的最大值。隨着NumPy的： >>> this = np.arange(10) >>> this[~(this>=5)].max() 4 但隨着Theano： >>> that = T.arange(10, dtype='int32') >>> that[~(that>=5)].max().eval() 9 >>> that[~(that>=5).nonze