python - 可以在python中采用不同形状的输入数组的theano函数

Question

在 theano 中，我想创建一个可以接受多个不同输入的函数，例如矩阵和向量。

通常我会这样做:

import theano
import numpy


x = theano.tensor.matrix(dtype=theano.config.floatX)
y = 3*x
f = theano.function([x],y)

但是，当我输入向量而不是矩阵时，例如:

f(numpy.array([1,2,3]))

然后我收到维度不匹配错误:“错误的维度数:预期为 2，得到 1，形状为 (3,)。”

有没有什么方法可以在 theano 中定义一个更通用的输入符号，它既可以接受矩阵，也可以接受不同形状的数组，例如向量或 3 维数组，并且仍然有效？

谢谢。

Answer 1

在编译 Theano 函数时，维数必须固定。编译过程的一部分是根据维数选择操作变体。

您始终可以为高维张量编译函数，只需堆叠您的输入，使其具有所需的形状。

所以

x = theano.tensor.tensor3()
y = 3*x
f = theano.function([x],y)

将接受这些

f(numpy.array([[[1,2]]]))  # (1,1,3) vector wrapped as a tensor3
f(numpy.array([[[1,2],[3,4]]]))  # (1,2,2) matrix wrapped as a tensor3
f(numpy.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]]))  # (2,2,2) tensor3