import theano
import theano.tensor as T
import numpy as np
Using gpu device 1: Tesla C2075 (CNMeM is disabled)
tensor
模块完全支持 numpy
中的简单索引:
t = T.arange(9)
print t[1::2].eval()
[1 3 5 7]
numpy
结果:
n = np.arange(9)
print n[1::2]
[1 3 5 7]
tensor
模块虽然支持简单索引,但并不支持 mask
索引,例如这样的做法是错误的:
t = T.arange(9).reshape((3,3))
print t[t > 4].eval()
[[[0 1 2] [0 1 2] [0 1 2]] [[0 1 2] [0 1 2] [3 4 5]] [[3 4 5] [3 4 5] [3 4 5]]]
numpy
中的结果:
n = np.arange(9).reshape((3,3))
print n[n > 4]
[5 6 7 8]
要想像 numpy
一样得到正确结果,我们需要使用这样的方法:
print t[(t > 4).nonzero()].eval()
[5 6 7 8]
tensor
模块不支持直接使用索引赋值,例如 a[5] = b, a[5]+=b
等是不允许的。
不过可以考虑用 set_subtensor
和 inc_subtensor
来实现类似的功能:
实现类似 r[10:] = 5 的功能:
r = T.vector()
new_r = T.set_subtensor(r[10:], 5)
实现类似 r[10:] += 5 的功能:
r = T.vector()
new_r = T.inc_subtensor(r[10:], 5)