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摘要：兩個標量的加法為了讓我們開始使用，以及感受是如何工作的。接下來，我們構造一個簡單的函數加法。換句話說，均為變量對象。在中，所有的符號必須定義類型。表示雙精度的維數組標量，他是中的類型不是一個類。
兩個標量的加法
為了讓我們開始使用Theano，以及感受theano是如何工作的。接下來，我們構造一個簡單的函數：加法。
兩個標量的加法import numpy
import theano.tensor as T
import theano
from theano import function
# 定義兩個符號（變量）x, y來表示你想實施加法的數。
# 換句話說， x,y,z均為變量對象。
# 在Theano中，所有的符號必須定義類型。
# T.dscalar: 表示雙精度（doubles)的0維數組（標量），他是Theano中的類型(Type)
x = T.dscalar("x")
y = T.dscalar("y")
z = x + y
# dscalar不是一個類(class)。因此，事實上x,y都不是dscalr的實例。
# 它們是TensorVariable的實例。
# 然而，x,y被賦值為theano的dscalar類型。
type(x) # theano.tensor.var.TensorVariable
x.type # TensorType(float64, scalar)
T.dscalar # TensorType(float64, scalar)
x.type is T.dscalar # True
# 在你運行f時，你會注意到有些延遲
# 因為f正在被編譯為C代碼
f = function([x, y], z)
f(2, 3)
numpy.allclose(f(16.3, 12.1), 28.4)
numpy.allcolse(z.eval({x: 16.3, y: 12.1}), 28.4)
兩個矩陣的加法
x = T.dmatrix("x")
y = T.dmatrix("y")
z = x + y
f = function([x, y], z)
f([[1, 2], [3, 4]], [[10, 20], [30, 40]])
可以用到的類型(type)：
byte: bscalar, bvector, bmatrix, brow, bcol, btensor3, btensor4, btensro5
16-bit intergers: wscalar, wvector, wmatrix, wrow, wcol, wtensor3, wtensor4, wtensor5
32-bit intergers: iscalar, ivector, imatrix, irow, icol, itensor3, itensor4, itensor5
64-bit intergers: lscalar, lvector, lmatrix, lrow, lcol, ltensor3, ltensor4, ltensor5
float: fscalar, fvector, fmatrix, frow, fcol, ftensor3, ftensor4, ftensor5
double: dscalar, dvector, dmatrix, drow, dcol, dtensor3, dtensor4, dtensor5
complex: cscalar, cvector, cmatrix, crow, ccol, ctensor3, ctensor4, ctensor5
練習a = theano.tensor.vector() # 聲明一個變量 out = a + a ** 10 # 構造一個符號表達式 f = theano.function([a], out) # 編譯一個函數 print(f([0, 1, 2]))
修正并執行上面的代碼，使得其能夠計算：a ^ 2 + b ^ 2 + 2ab
a = theano.tensor.vector() b = theano.tensor.vector() out1 = a ** 2 + b ** 2 + 2 * a * b out2 = (a + b) ** 2 f1 = theano.function([a, b], out1) f2 = theano.function([a, b], out2) print(f1([0, 1], [1, 2])) print(f2([0, 1], [1, 2]))
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