theano.scan返回两个变量:values变量和updates变量。例如，a=theano.shared(1)values,updates=theano.scan(fn=lambdaa:a+1,outputs_info=a,n_steps=10)但是，我注意到在我使用的大多数示例中，updates变量是空的。似乎只有当我们以某种方式在theano.scan中编写函数时，我们才能获得更新。例如，a=theano.shared(1)values,updates=theano.scan(lambda:{a:a+1},n_steps=10)有人可以向我解释为什么在第一个示例中update
我有一个通过转换共享变量创建的theano张量变量。如何提取原始值或类型转换值？(我需要它，这样我就不必随身携带原始的共享/numpy值。)>>>x=theano.shared(numpy.asarray([1,2,3],dtype='float'))>>>y=theano.tensor.cast(x,'int32')>>>y.get_value(borrow=True)Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inAttributeError:'TensorVariable'objecthasnoattribute'get_value'#w
当我在Python中运行importtheano时，我收到以下错误消息:Python2.7.6(default,Jun222015,17:58:13)[GCC4.8.2]onlinux2Type"help","copyright","credits"or"license"formoreinformation.>>>importtheanoTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/__init__.py",line74,infromthea
我安装了theano但是当我尝试使用它时出现了这个错误:WARNING(theano.configdefaults):g++notdetected!TheanowillbeunabletoexecuteoptimizedC-implementations(forbothCPUandGPU)andwilldefaulttoPythonimplementations.Performancewillbeseverelydegraded.我安装了g++，并将正确的路径放在环境变量中，所以就像theano没有检测到它一样。有谁知道如何解决这个问题或者可能是什么原因？
我正在尝试使用CIFAR10数据集为我大学的一个研讨会训练CNN以对图像进行对象检测，但我收到以下错误:AssertionError:AbstractConv2dTheanooptimizationfailed:thereisnoimplementationavailablesupportingtherequestedoptions.Didyouexcludeboth"conv_dnn"and"conv_gemm"fromtheoptimizer?IfonGPU,iscuDNNavailableanddoestheGPUsupportit?IfonCPU,doyouhaveaBLASl
我知道Theano对Windows8.1的支持仅处于试验阶段，但我想知道是否有人有幸解决我的问题。根据我的配置，我收到三种不同类型的错误。我认为解决我的任何错误都会解决我的问题。我已经使用WinPython32位系统安装了Python，使用MinGW，如here所述.我的内容.theanorc文件如下:[global]openmp=Falsedevice=gpu[nvcc]flags=-LC:\TheanoPython\python-2.7.6\libscompiler_bindir=C:\ProgramFiles(x86)\MicrosoftVisualStudio10.0\VC\b
神经网络的一些用例要求并非所有神经元都连接在两个连续的层之间。对于我的神经网络架构，我需要有一个层，其中每个神经元只与前一层中的一些预先指定的神经元有连接(在有些随意的地方，而不是像卷积层这样的模式)。为了在特定图表上对数据进行建模，这是必需的。我需要在Theano中实现这个“稀疏”层，但我不习惯Theano的编程方式。似乎在Theano中编程稀疏连接的最有效方法是使用theano.tensor.nnet.blocksparse.SparseBlockGemv.另一种方法是进行矩阵乘法，其中许多权重设置为0(=无连接)，但这与SparseBlockGemv相比效率非常低，因为每个神经元
TL.DR。是否有theano.tensor.nnet.neighbours.images2neibs的3维友好实现？?我想使用接收nxnxn图像的神经网络对体积(NxNxN)执行体素分类，其中N>n。为了对体积中的每个体素进行分类，我必须遍历每个体素。对于每次迭代，我获取并传递邻域体素作为神经网络的输入。这只是一个滑动窗口操作，操作就是神经网络。虽然我的神经网络是在Theano中实现的，但滑动窗口是在python/numpy中实现的。由于这不是纯粹的Theano操作，因此分类需要永远(>3小时)才能将所有体素分类到一个卷中。对于2d滑动窗口操作，Theano有一个辅助方法，thean
在theano中编译函数时，可以通过指定updates=[(X,new_value)]来更新共享变量(比如X)。现在我正在尝试仅更新共享变量的子集:fromtheanoimporttensorasTfromtheanoimportfunctionimportnumpyX=T.shared(numpy.array([0,1,2,3,4]))Y=T.vector()f=function([Y],updates=[(X[2:4],Y)]#erroroccur:#'updatetargetmust#beaSharedVariable'代码会引发错误“更新目标必须是共享变量”，我猜这意味着更新目
我试图让Theano在RaspberryPi3(B)上与Keras一起运行，但没有成功。我尝试将UbuntuMATE和Raspbian作为操作系统，但没有成功。为了安装Theano和Keras，我采取了以下步骤:安装miniconda(armv7发行版)通过Conda(如果可能)、pip和apt-get安装所有Theano依赖项(如图所示here)安装Theano安装Keras上述步骤没有任何问题。在下一步中，我构建了一个小测试脚本(test.py)，它通过加载已构建的模型fromkeras.modelsimportload_modelmodel=load_model('model.h
