在使用joblib并行化一些涉及Theano函数的模型拟合代码的过程中，我偶然发现了一些对我来说似乎很奇怪的行为。考虑这个非常简单的例子:fromjoblibimportParallel,delayedimporttheanofromtheanoimporttensorasteimportnumpyasnpclassTheanoModel(object):def__init__(self):X=te.dvector('X')Y=(X**te.log(X**2)).sum()self.theano_get_Y=theano.function([X],Y)defget_Y(self,x):
我按照loadingandsaving上的记录保存了模型.#savingtrainedmodelf=file('models/simple_model.save','wb')cPickle.dump(ca,f,protocol=cPickle.HIGHEST_PROTOCOL)f.close()ca是经过训练的自动编码器。它是类cA的一个实例.从我构建和保存模型的脚本中，我可以毫无问题地调用ca.get_reconstructed_input(...)和ca.get_hidden_values(...)。在不同的脚本中，我尝试加载经过训练的模型。#loadingthetrained
我看到一起转置和reshape会有帮助，但我不知道如何使用。例如。dimshuffle(0,'x')使用transpose和reshape相当于什么？或者，还有更好的方法？谢谢。 最佳答案 在TensorFlow中实现Theano的dimshuffle有三个相关操作:tf.transpose()用于置换张量的维度。如果在dimshuffle的参数中指定的模式是输入张量维度的排列(即没有'x'或缺少维度)，您可以使用tf.transpose()来实现dimshuffle()。tf.expand_dims()用于向张量添加一个或多个si
如何在theano上实现加权二进制交叉熵？我的卷积神经网络只预测0~~1(sigmoid)。我想用这种方式惩罚我的预测:基本上，当模型预测为0但事实为1时，我想惩罚更多。问题:如何使用theano和lasagne创建这个加权二进制交叉熵函数？我在下面试过prediction=lasagne.layers.get_output(model)importtheano.tensorasTdefweighted_crossentropy(predictions,targets):#Copythetensortgt=targets.copy("tgt")#Makeitavector#tgt=tg
在UbuntuMATE16.04中，我尝试使用GPU在此处运行深度学习python示例:testingTheanowithGPU我确实运行了示例代码，THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32pythoncheck1.py不过好像用的是CPU，不是GPU。这是终端输出的最后一部分:WARNING(theano.sandbox.cuda):CUDAisinstalled,butdevicegpu0isnotavailable(error:cudaunavailable)...Usedthecpu我也试过运行这段代码:THEAN
我正在Theano中实现RNN，但我很难对其进行训练。它甚至无法记住训练语料库。我的错误很可能是由于我不完全理解Theano如何处理时间反向传播造成的。现在，我的代码非常简单:grad_params=theano.tensor.grad(cost,params)我的问题是:考虑到我的网络是循环的，这是否会自动将架构展开为前馈架构？一方面，this示例完全符合我的要求。另一方面，this线程让我觉得我错了。如果它确实为我展开，我该如何截断它？我可以看到有一种方法，来自documentation的scan，但我想不出执行此操作的代码。 最佳答案
从概念上讲，我有一个关于Theano的简单问题，但我一直无法找到答案(尽管学习了很多小时的教程，但我要坦白地说，我并不真正理解共享变量在Theano中的工作原理)。我正在尝试实现“反卷积网络”；具体来说，我有一个3张量的输入(每个输入都是一个2D图像)和一个4张量的代码；对于第i个输入codes[i]表示一组代码字，它们一起对输入i进行编码。我在弄清楚如何对代码字进行梯度下降方面遇到了很多麻烦。以下是我的代码的相关部分:idx=T.lscalar()pre_loss_conv=conv2d(input=codes[idx].dimshuffle('x',0,1,2),filters=d
我无法完全理解theano.scan()的行为。这是一个例子:importnumpyasnpimporttheanoimporttheano.tensorasTdefaddf(a1,a2):returna1+a2i=T.iscalar('i')x0=T.ivector('x0')step=T.iscalar('step')results,updates=theano.scan(fn=addf,outputs_info=[{'initial':x0,'taps':[-2]}],non_sequences=step,n_steps=i)f=theano.function([x0,i,ste
一些简单的theano代码完美运行，当我导入pymc3时停止运行为了重现错误，这里有一些片段:#InitialTheanoCode(thisworks)importtheano.tensorastsrx=tsr.dscalar('x')y=tsr.dscalar('y')z=x+y#Snippet1importpymc3aspmimporttheano.tensorastsrx=tsr.dscalar('x')y=tsr.dscalar('y')z=x+y#Snippet2importtheano.tensorastsrimportpymc3aspmx=tsr.dscalar('x')
我已经在我的机器上安装了Theano框架并启用了CUDA，但是当我在我的python控制台中“导入theano”时，我收到以下消息:>>>importtheanoUsinggpudevice0:GeForceGTX950(CNMeMisdisabled,CuDNNnotavailable)现在“CuDNN不可用”，我从Nvidia网站下载了cuDnn。我还更新了环境中的“路径”，并在“.theanorc.txt”配置文件中添加了“optimizer_including=cudnn”。然后，我再次尝试，但失败了:>>>importtheanoUsinggpudevice0:GeForce
