我正在尝试获取给定bool值的向量的最大值。使用Numpy:>>>this=np.arange(10)>>>this[~(this>=5)].max()4但是对于Theano:>>>that=T.arange(10,dtype='int32')>>>that[~(that>=5)].max().eval()9>>>that[~(that>=5).nonzero()].max().eval()Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inthat[~(that>=5).nonzero()].max().eval()AttributeError:
我正在试验不同的Theano模型，并使用序列长度不断增加的类(class)。我如何才能提前预测对于任何给定的序列长度和模型，批量大小要有多大才能填满GPU的内存？更糟糕的是，如果我不小心使用了太多内存，我会得到一个MemoryError并且GPU上的内存没有被释放，要求我重新启动进程以释放内存，并失去我的网络，然后再尝试新的批量大小。因为这个错误是不可恢复的，所以很难只增加批处理大小直到出现异常然后退缩。 最佳答案 假设您知道要存储在GPU上的元素数量，您可以轻松计算出存储这些元素所需的内存量。一个简单的例子:importnumpy
我正在设置python和theano以便与gpu一起使用；Ubuntu14.04，GeForceGTX1080已经为系统成功安装了NVIDIA驱动程序(367.27)和CUDA工具包(7.5)，但是在使用theanogpu实现进行测试时，我得到了上述错误(例如；在启用gpu的情况下导入theano时)我试图寻找可能的解决方案但没有成功。我对ubuntu和gpu编程有点陌生，所以如果能深入了解如何解决这个问题，我将不胜感激。谢谢 最佳答案 正如RobertCrovella所说，SM6.1(sm_61)仅在CUDA8.0及更高版本中受支
我很难理解是什么以及如何做dimshuffle()在Theano中实现的作品？我在官方文档中得到了以下一组示例，但无法理解它们的含义。谁能解释一下下面每个例子的意思？(‘x’)->makea0d(scalar)intoa1dvector(0,1)->identityfor2dvectors(1,0)->invertsthefirstandseconddimensions(‘x’,0)->makearowoutofa1dvector(Nto1xN)(0,‘x’)->makeacolumnoutofa1dvector(NtoNx1)(2,0,1)->AxBxCtoCxAxB(0,‘x’,1
我正在运行这个简单的例子:importtheanox=theano.tensor.dscalar()f=theano.function([x],2*x)f(4)我得到:AttributeError:('Thefollowingerrorhappenedwhilecompilingthenode',Elemwise{mul,no_inplace}(TensorConstant{2.0},),'\n',"module'numpy.core.multiarray'hasnoattribute'_get_ndarray_c_version'")我认为这一定是一个numpy错误，所以我尝试更新，
我想知道如何从theano中检索SharedVariable的维度。这在这里例如不起作用:fromtheanoimport*fromnumpyimport*importnumpyasnpw=shared(np.asarray(zeros((1000,1000)),np.float32))printnp.asarray(w).shapeprintnp.asmatrix(w).shape只返回()(1,1)我也对打印/检索矩阵或向量的值感兴趣.. 最佳答案 您可以像这样获取共享变量的值:w.get_value()那么这会起作用:w.ge
我使用Keras和Theano作为后端，并且我有顺序神经网络模型。我想知道跟随之间有区别吗？model.add(Convolution2D(32,3,3,activation='relu'))和model.add(Convolution2D(32,3,3))model.add(Activation('relu')) 最佳答案 它们本质上是一样的。将其分开放置的好处是您可以在其间添加其他层(例如BatchNormalization)。在Keras中，如果不指定，Convolution2D会默认使用'linear'激活，也就是恒等函数d
我正在使用sympy为cfd模拟生成不同的表达式。例如，这些表达式大多属于exp=f(x,y,z)类型f(x,y,z)=sin(x)*cos(y)*sin(z)。要在网格上获取值，我使用simpy.lambdify。例如:importnumpyasnpimportsympyasspfromsympy.abcimportx,y,zxg,yg,zg=np.mgrid[0:1:50*1j,0:1:50*1j,0:1:50*1j]f=sp.sin(x)*sp.cos(y)*sp.sin(z)lambda_f=sp.lambdify([x,y,z],f,"numpy")fn=lambda_f(x
我拼命地试图理解taps的论点在theano.scan函数中。不幸的是我无法提出具体问题。我只是不明白“点击”机制。嗯，我还好。我知道序列的顺序传递给函数，但我不知道意义。例如(我从另一个问题Python-Theanoscan()function):importnumpyasnpimporttheanoimporttheano.tensorasTdefaddf(a1,a2):print(a1)print(a2)returna1+a2i=T.iscalar('i')x0=T.ivector('x0')step=T.iscalar('step')results,updates=theano
我定义了一个回归量如下:nn1=Regressor(layers=[Layer("Rectifier",units=150),Layer("Rectifier",units=100),Layer("Linear")],regularize="L2",#dropout_rate=0.25,learning_rate=0.01,valid_size=0.1,learning_rule="adagrad",verbose=False,weight_decay=0.00030,n_stable=10,f_stable=0.00010,n_iter=200)我在k折交叉验证中使用这个回归器。为了
