Theano 简明教程

Theano - Expression for Matrix Multiplication

我们将计算两个矩阵的点积。第一个矩阵的维度是 2 x 3，第二个矩阵的维度是 3 x 2。我们用作输入的矩阵及其乘积在此处表示为：

Declaring Variables

为上述内容编写 Theano 表达式，我们首先声明两个变量来表示我们的矩阵，如下所示：

a = tensor.dmatrix()
b = tensor.dmatrix()

dmatrix 是双精度矩阵类型。请注意，我们没有在任何地方指定矩阵大小。因此，这些变量可以表示任何维度的矩阵。

Defining Expression

为了计算点积，我们使用了名为 dot 的内置函数，如下所示：

c = tensor.dot(a,b)

乘法的输出将分配给名为 c 的矩阵变量。

Defining Theano Function

接下来，我们定义一个方法，就像早期示例中定义的方法一样，来评估表达式。

f = theano.function([a,b], c)

请注意，方法的输入是两个矩阵类型的变量 a 和 b。方法输出分配给变量 c ，该变量将自动成为矩阵类型。

Invoking Theano Function

我们现在使用以下语句调用方法 −

d = f([[0, -1, 2], [4, 11, 2]], [[3, -1],[1,2], [6,1]])

上述语句中的两个变量是 NumPy 数组。您可以像下面这样显式定义 NumPy 数组 −

f(numpy.array([[0, -1, 2], [4, 11, 2]]),
numpy.array([[3, -1],[1,2], [6,1]]))

在计算出 d 之后，我们打印其值 −

print (d)

您将在输出上看到以下输出 −

[[11. 0.]
[25. 20.]]

Full Program Listing

The complete program listing is given here:
from theano import *
a = tensor.dmatrix()
b = tensor.dmatrix()
c = tensor.dot(a,b)
f = theano.function([a,b], c)
d = f([[0, -1, 2],[4, 11, 2]], [[3, -1],[1,2],[6,1]])
print (d)

这里显示了程序执行的屏幕截图 −

program execution