theano程序（一）

下面内容是此文章的练习，加了一些注释和个人理解，不当之处请赐教：

#导入头文件
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import theanoimport theano.tensor as T
from theano import pp#symbolic variables 符号变量   编写theano代码更像写数学公式foo = T.scalar('foo')  #定义一个标量
bar = foo**2     #另一个变量
bar2 = foo**3
print type(bar)   #class 'theano.tensor.var.TensorVariable'print bar.type   #TensorType(float64, scalar)print pp(bar)  # pretty print funtion  ,bar的内容： (foo ** TensorConstant{3})#为了进行计算，需要定义符号函数
#funtion函数的第一个参数表示输入,输入部分必须用中括号[ ]括起,如果输入参数为空，则用[]表示
#第2个参数为函数表达式，如果有多个表达式则也必须用中括号[ ]括起,若只有一个则可括可不括
#这里定义了两个函数
f1 = theano.function([foo],[bar])
f2 = theano.function([foo],bar2)
print f1(3)#替代函数的另一个方式：用符号变量的eval方法
#eval的参数是字典形式，用“键-值对”表示
print bar.eval({foo:3})#python定义的函数也可以给theano的变量赋值
def square(x):return x**2
bar = square(foo)
print 'hi:'
print bar.eval({foo:3})
print square(2)#theano中有向量、矩阵等类型，在这些类型上可能施加各种操作A = T.matrix('A')
x = T.vector('x')
b = T.vector('b')
y = T.dot(A,x) + b  #与其他矩阵语言不同，NumPy中的乘法运算符*按元素逐个计算，矩阵乘法可以使用dot函数
z = T.sum(A**2)    #这里先求A各元素平方，然后各列相加。
# theano.function函数可以同时做多个计算任务，如下所示同时计算y和z两个表示式。下面第3个参数b设置了默认值
linear_mix = theano.function([A,x,theano.Param(b,default=np.array([0,0]))],[y,z])
#下面的参数分别对应A,x,b
print linear_mix(np.array([[1,2,3],[4,5,6]]),np.array([1,2,3]),np.array([4,5])) #下面只有两个实参:A和x. 则第3个形参b使用默认的值 print linear_mix(np.array([[1,2,3],[4,5,6]]),np.array([1,2,3]))

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