theano学习初步(一)

最新推荐文章于 2025-07-13 17:14:30 发布

SuPhoebe

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分类专栏：机器学习 & 深度学习机器学习与数学模型

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013007900/article/details/52439172

本文是Theano的初步学习指南，介绍了如何进行两个标量和两个矩阵的相加操作。首先，文章讲解了Theano中变量的类型定义，然后逐步演示了如何创建表达式和函数，最后讨论了广播机制并列举了一些常见的Theano类型。文中提供了详细的代码示例，并鼓励读者尝试解决给出的习题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

此文源于Theano官方教程，例子源于官方教程以及此处

代码和例子都收录在我的github中，求斧正，求粉求星星。

两个标量相加

代码如下

import numpy
import theano.tensor as T
from theano import function
# 第一步，声明两个数学意义上的变量
x = T.dscalar('x') # 浮点标量
y = T.dscalar('y')
z = x + y
# f 返回的是一个0维度的numpy.ndarray
f = function([x, y], z) # 这儿会有一个明显的延时，因为function需要编译成C语言 
print f(2, 3)
print numpy.allclose(f(16.3, 12.1), 28.4)

第一步

x = T.dscalar('x')
y = T.dscalar('y')

在theano中每一个符号（就是代码层次的变量）都要有一个类型(Type)，这样就能让底层的C语言更好地处理代码。
比如，T.dscalar是一个“0-多维的浮点数(d)数组（标量）”，这是一种类型而不是一个类。所以x和y都不是dscalar的实例，而是TensorVariable的实例。但是x和y的类型是dscalar，代码如下