【theano-windows】学习笔记四——theano中的条件语句
前言
按照官网教程,学习条件语句Switch
和ifelse
的使用
参考地址: conditions
性能对比
ifElse
是将布尔变量和两个变量当做输入
Switch
是将张量和两个变量当做输入. 因为Switch
是元素级操作,所以比ifElse
更具一般性
Switch
需要对所有输出变量进行评估,ifElse
只需要计算条件中一个变量的结果
用法
需要实现的表达式
\begin{aligned} output=\begin{cases} x,a\lt b\\ y,a\ge b \end{cases} \end{aligned}
使用
Switch
语句#使用Switcha,b=T.dscalars('a','b') x,y=T.dmatrices('a','b') z_switch=T.switch(T.lt(a,b),T.mean(x),T.mean(y)) f_switch=theano.function([a,b,x,y],z_switch,mode=theano.Mode(linker='vm')) val1=0. val2=1. big_mat1=numpy.ones((10000,1000)) big_mat2=numpy.ones((10000,1000)) n_times=10#记录执行时间tic=time.clock() for i in range(n_times):f_switch(val1,val2,big_mat1,big_mat2) print('time spent evaluating both values %f sec' % (time.clock() - tic))#time spent evaluating both values 0.232891 sec
使用
ifelse
语句#使用ifElsefrom theano.ifelse import ifelse#一定要用引入的,不能用theano.ifelse, 会出问题 a,b=T.dscalars('a','b') x,y=T.dmatrices('a','b') z_lazy = ifelse(T.lt(a, b), T.mean(x), T.mean(y)) f_lazyifelse=theano.function([a,b,x,y],z_lazy,mode=theano.Mode(linker='vm')) val1=0. val2=1. big_mat1=numpy.ones((10000,1000)) big_mat2=numpy.ones((10000,1000)) n_times=10#记录执行时间tic=time.clock() for i in range(n_times):f_lazyifelse(val1,val2,big_mat1,big_mat2) print('time spent evaluating both values %f sec' % (time.clock() - tic))#time spent evaluating both values 0.122027 sec
可以发现由于开头说的
ifelse
比较懒,只执行一条, 所以时间短
【PS】怎么感觉没C++
的switch
那么强大, 还是两个选择, 以后见到其他用法再补充, 一步步学
这篇博客划划水, 就学学这两个条件语句的使用, 目前除了性能差别, 在功能上并未发现区别, 都是根据第一个表达式去决定选择第二个参数或是第三个参数, 如果有复杂的功能, 后面肯定会接触到, 暂时就这样.
然而比较好玩的是看到了两个函数T.mean()
,T.lt()
, 感觉theano.tensor
应该有很多功能, 下一篇博客就摘取一些感觉比较重要的函数贴出来.
本篇博客code: 链接: https://pan.baidu.com/s/1o8Sd9VG 密码: 8t8f
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