theano學習之function用法
阿新 • • 發佈:2018-11-28
heano 當中的 function
就和 python 中的 function 類似, 不過因為要被用在多程序並行運算中,所以他的 function
有他自己的一套使用方式。
import numpy as np import theano.tensor as T import theano #-----------使用激勵函式---------------# x = T.dmatrix('x')#定義矩陣容器x s = 1/(1+T.exp(-x))#邏輯迴歸的激勵函式 logistic = theano.function([x],s)#定義邏輯迴歸函式 print(logistic([[0,1],[-2,-3]])) #------------多輸入/輸出的function------# a,b = T.dmatrices('a','b')#因為多輸入輸出,所以是dmatrices diff = a-b#差值 abs_diff = abs(diff)#絕對值 diff_squared = diff**2#平方 f = theano.function([a,b],[diff,abs_diff,diff_squared])#定義函式 x1,x2,x3 = f(np.ones((2,2)),np.arange(4).reshape(2,2))#呼叫自己定義的函式 print(x1,x2,x3) #--------function引數的名字------------------# x,y,w = T.dscalars('x','y','z')#定義三個容器 z = (x+y)*w f = theano.function([x, theano.In(y, value=1), theano.In(w,value=2)], z) print(f(23))#使用預設 print(f(23,1,4))#不使用預設 #-------------function引數名字---------# f = theano.function([x, theano.In(y, value=1), theano.In(w,value=2,name='weights')], z) print (f(23,1,weights=4)) ##呼叫方式
結果: