如何將theano.tensor夾到numpy.array？

Question

我有如下所示的簡單代碼：

class testxx(object):
    def __init__(self, input):
        self.input = input
        self.output = T.sum(input)
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype = np.float32)
classfier = testxx(a)
outxx = classfier.output
outxx = np.asarray(outxx, dtype = np.float32)

但是，我得到以下錯誤信息：

ValueError: setting an array element with a sequence.

此外，當我使用theano.tensor函數時，它返回的似乎是“張量”，即使結果的形狀像矩陣，我也不能簡單地將其切換為numpy.array類型。

這就是我的問題：如何將outxx切換為numpy.array類型？

Answer 1

Theano“張量”變量是符號變量。 用它們構建的內容就像您編寫的程序。 您需要編譯Theano函數來執行此程序執行的操作。 有兩種方法可以編譯Theano函數：

f = theano.function([testxx.input], [outxx])
f_a1 = f(a)

# Or the combined computation/execution
f_a2 = outxx.eval({testxx.input: a})

編譯Theano函數時，必須告訴輸入內容和輸出內容。 這就是為什么在theano.function（）的調用中有2個參數的原因。 eval（）是一個接口，它將在具有相應值的給定符號輸入上編譯並執行Theano函數。

Answer 2

由於testxx使用theano.tensor而不是numpy sum() ，因此它可能期望使用TensorVariable作為輸入，而不是numpy數組。

=>將a = np.array(...)替換為a = np.array(...) a = T.matrix(dtype=theano.config.floatX) 。

你的最后一行之前， outxx后會有一個TensorVariable取決於a 。 所以，你可以通過給的值來評估它a 。

=>用以下兩行替換最后一行outxx = np.asarray(...) 。

f = theano.function([a], outxx)
outxx = f(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype = np.float32))

以下代碼運行無錯誤。

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

class testxx(object):
    def __init__(self, input):
        self.input = input
        self.output = T.sum(input)
a = T.matrix(dtype=theano.config.floatX)
classfier = testxx(a)
outxx = classfier.output
f = theano.function([a], outxx)
outxx = f(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype = np.float32))

Theano有關添加標量的文檔提供了其他類似示例。