Theano-Tutorials 项目使用指南

Theano-Tutorials 项目使用指南

Theano-TutorialsBare bones introduction to machine learning from linear regression to convolutional neural networks using Theano.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/th/Theano-Tutorials

1. 项目的目录结构及介绍

Theano-Tutorials/
├── 0_multiply.py
├── 1_multiply_using_shared_variable.py
├── 2_linear_regression.py
├── 3_logistic_regression.py
├── 4_feedforward_neural_network.py
├── 5_convolutional_neural_network.py
├── LICENSE
├── README.md
└── datasets/
    └── mnist.pkl.gz

• 0_multiply.py 至 5_convolutional_neural_network.py: 这些文件是逐步教程，从简单的乘法操作到卷积神经网络的实现。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文件。
• datasets/: 包含项目使用的数据集，例如 MNIST 数据集。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是每个教程对应的 Python 文件，例如：

• 0_multiply.py: 介绍基本的 Theano 乘法操作。
• 1_multiply_using_shared_variable.py: 介绍如何使用共享变量进行乘法操作。
• 2_linear_regression.py: 实现线性回归模型。
• 3_logistic_regression.py: 实现逻辑回归模型。
• 4_feedforward_neural_network.py: 实现前馈神经网络。
• 5_convolutional_neural_network.py: 实现卷积神经网络。

每个文件都可以直接运行，以查看和学习相应的 Theano 功能。

3. 项目的配置文件介绍

该项目没有显式的配置文件，所有的配置和参数都在各个教程的 Python 文件中直接定义和使用。例如，在 2_linear_regression.py 中，你可以看到模型的参数定义和数据加载方式：

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

# 定义输入和参数
X = T.matrix('X')
Y = T.vector('Y')
w = theano.shared(np.random.randn(2), name="w")
b = theano.shared(0., name="b")

# 定义模型和损失函数
y_pred = T.dot(X, w) + b
cost = T.mean((Y - y_pred) ** 2)

# 定义梯度更新规则
gradient_w = T.grad(cost=cost, wrt=w)
gradient_b = T.grad(cost=cost, wrt=b)
updates = [(w, w - 0.01 * gradient_w), (b, b - 0.01 * gradient_b)]

# 编译 Theano 函数
train = theano.function(inputs=[X, Y], outputs=cost, updates=updates, allow_input_downcast=True)

通过这种方式，每个教程文件都包含了从数据准备到模型训练的完整流程。

Theano-TutorialsBare bones introduction to machine learning from linear regression to convolutional neural networks using Theano.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/th/Theano-Tutorials