Theano基础（一）

Theano基础（一）

Theano是Python的一个Deep  Learning 开源包，也可以很方便地利用它来做科学计算。我打算边学边记录一下。

   参考：http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/adding.html

   这一小节我们的目标是利用Theano创建一个函数f(x,y) x,y是矩阵  f完成它们的相加。首先给出最后的代码，然后一一分析。
  

<span style="font-size:14px;">import  theano.tensor  as T
from theano import function

x = T.dmatrix('x')
y = T.dmatrix('y')
z = x + y
f = function([x, y], z)
re = f([[1,2]],[[3,4]])
print re #结果：array([[ 4.,  6.]])</span>

   分三步：定义自变量类型；定义函数表达式；调用Theano 的function生成函数
   1.定义自变量类型
     利用theano的tensor模块我们可以创建很多不同类型的变量，这里我们定义的变量类型为矩阵，如：dmatrix('x') 当中的参数并不是必须的，只是为调试方便。调用 tensor.dtype返回相应数据类型的变量。比如tensor.dscalar() 返回标量变量。
        支持的数据类型有：如下图：
       
        有需要我们再去查各类型的具体含义吧！

    2.定义函数表达式
       我们这里比较简单：z = x+y 即因变量是z 它是两矩阵的和。

    3.调用function([输入],输出) 生成函数

       这里即： f = function([x,y],z) 最后的函数即为f  调用方式： returnVal = f(x,y)

    工作原理示意图：
   

    更多内容请见上述官方链接。