問題タブ [theano]

これは私のプログラムです。次のエラーが表示されます。誰か助けてください

sumproductTheano で 2 つの配列の を計算したい。どちらの配列も共有変数として宣言されており、以前の計算の結果です。チュートリアルを読んで、スキャンを使用して「通常の」テンソル配列を使用して必要なものを計算する方法を見つけましたが、コードを共有配列に適合させようとすると、エラーメッセージが表示されTypeError: function() takes at least 1 argument (1 given)ました。(以下の最小限の実行コードの例を参照してください)

私のコードのどこに間違いがありますか? 私の誤解はどこにありますか？私はまた、私の問題を解決するための別のアプローチにもオープンです。

私の理解では、最初に配列を Numpy 配列に変換してから、それらを再び Theano に渡すのは無駄になるため、通常、共有変数を直接受け取るバージョンを好みます。

共有変数sumproductを使用してコードを生成するエラー メッセージ:

エラーメッセージ：

非共有変数を使用した作業sumproductコード:

私の Theano 関数の 1 つは、入力を一切受け取らず、共有変数のみを使用して出力を計算します。しかし、この関数はTypeError: function() takes at least 1 argument (1 given).

ここに最小限の例があります：

コードを高速化するために、多次元 sumproduct 関数を Python から Theano に変換しています。私の Theano コードは同じ結果に達しますが、一度に 1 つの次元の結果しか計算しないため、Python の for ループを使用して最終結果を取得する必要があります。Theano は複数の関数呼び出し間で (gpu の) メモリ使用量と転送を最適化できないため、コードが遅くなると思います。それともこれは間違った仮定ですか？

では、sumprod が 1 回の関数呼び出しで計算されるように、Theano コードを変更するにはどうすればよいでしょうか?

元の Python 関数:

次の入力について

出力は次のようになります。[ 26. 40. 65.]つまり、1*1 + 5*5、2*2 + 6*6、および 4*4 + 7*7 です。

Theano バージョンのコード:

毎回異なる共有変数を使用して数回呼び出される Theano 関数があります。現在の実装方法では、Theano 関数は実行されるたびに再定義されます。Theano関数が定義されるたびにグラフが再構築されるため、これによりプログラム全体が遅くなると思います。

非共有 (通常) 変数の場合、関数を一度定義してから、再定義せずに別の変数で呼び出すことができます。

これは共有変数でも可能ですか?

例がそれをより明確にすることを願っています (これは Logistic Regression オブジェクトであり、Theano Tensor ライブラリは T としてインポートされます)

メインでダウンと呼ばれるものは...

これらのスニペットだけでは理解できない場合、コードはこのページの「Putting it All Together」の下にあります - http://deeplearning.net/tutorial/logreg.html#logreg