(1)theano主要支持符号矩阵表达式

(2)theano与numpy中都有broadcasting:numpy中是动态的,而theano需要在这之前就知道是哪维需要被广播。针对不同类型的数据给出如下的一张表,基本类型包括scalar、vector、row、col、matrix、tensor3、tensor4,然后有整形int对应的8、16、32、64位分别为b、w、i、l;float类型对应的32、64位为f、d;complex类型对应的64、128位为c、z。

Constructor dtype ndim shape broadcastable
bscalar int8 0 () ()
bvector int8 1 (?,) (False,)
brow int8 2 (1,?) (True, False)
bcol int8 2 (?,1) (False, True)
bmatrix int8 2 (?,?) (False, False)
btensor3 int8 3 (?,?,?) (False, False, False)
btensor4 int8 4 (?,?,?,?) (False, False, False, False)
wscalar int16 0 () ()
wvector int16 1 (?,) (False,)
wrow int16 2 (1,?) (True, False)
wcol int16 2 (?,1) (False, True)
wmatrix int16 2 (?,?) (False, False)
wtensor3 int16 3 (?,?,?) (False, False, False)
wtensor4 int16 4 (?,?,?,?) (False, False, False, False)
iscalar int32 0 () ()
ivector int32 1 (?,) (False,)
irow int32 2 (1,?) (True, False)
icol int32 2 (?,1) (False, True)
imatrix int32 2 (?,?) (False, False)
itensor3 int32 3 (?,?,?) (False, False, False)
itensor4 int32 4 (?,?,?,?) (False, False, False, False)
lscalar int64 0 () ()
lvector int64 1 (?,) (False,)
lrow int64 2 (1,?) (True, False)
lcol int64 2 (?,1) (False, True)
lmatrix int64 2 (?,?) (False, False)
ltensor3 int64 3 (?,?,?) (False, False, False)
ltensor4 int64 4 (?,?,?,?) (False, False, False, False)
dscalar float64 0 () ()
dvector float64 1 (?,) (False,)
drow float64 2 (1,?) (True, False)
dcol float64 2 (?,1) (False, True)
dmatrix float64 2 (?,?) (False, False)
dtensor3 float64 3 (?,?,?) (False, False, False)
dtensor4 float64 4 (?,?,?,?) (False, False, False, False)
fscalar float32 0 () ()
fvector float32 1 (?,) (False,)
frow float32 2 (1,?) (True, False)
fcol float32 2 (?,1) (False, True)
fmatrix float32 2 (?,?) (False, False)
ftensor3 float32 3 (?,?,?) (False, False, False)
ftensor4 float32 4 (?,?,?,?) (False, False, False, False)
cscalar complex64 0 () ()
cvector complex64 1 (?,) (False,)
crow complex64 2 (1,?) (True, False)
ccol complex64 2 (?,1) (False, True)
cmatrix complex64 2 (?,?) (False, False)
ctensor3 complex64 3 (?,?,?) (False, False, False)
ctensor4 complex64 4 (?,?,?,?) (False, False, False, False)
zscalar complex128 0 () ()
zvector complex128 1 (?,) (False,)
zrow complex128 2 (1,?) (True, False)
zcol complex128 2 (?,1) (False, True)
zmatrix complex128 2 (?,?) (False, False)
ztensor3 complex128 3 (?,?,?) (False, False, False)
ztensor4 complex128 4 (?,?,?,?) (False, False, False, False)

3、python中不同目录之间.py文件的引用:(1)在当前目录,直接通过import文件名去后缀即可;(2)包中包含__init__.py文件以及其他的一些.py文件,通过

from package_name import module_name或者

from package_name import *即可引用;(3)通过将py所对应的目录添加到该py对应的引用文件搜索路径即可;

上面的(2)中要区别对待从module中引用属性与方法--------------什么时候你应该使用 from module import?

  • 如果你要经常访问模块的属性和方法,且不想一遍又一遍地敲入模块名,使用 from module import。
  • 如果你想要有选择地导入某些属性和方法,而不想要其它的,使用 from module import。
  • 如果模块包含的属性和方法与你的某个模块同名,你必须使用 import module 来避免名字冲突。

python 之 theano学习:的更多相关文章

  1. IMPLEMENTING A GRU/LSTM RNN WITH PYTHON AND THEANO - 学习笔记

    catalogue . 引言 . LSTM NETWORKS . LSTM 的变体 . GRUs (Gated Recurrent Units) . IMPLEMENTATION GRUs 0. 引言 ...

  2. 从Theano到Lasagne:基于Python的深度学习的框架和库

    从Theano到Lasagne:基于Python的深度学习的框架和库 摘要:最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的那样:Incept ...

  3. Theano 学习笔记(一)

    Theano 学习笔记(一) theano 为什么要定义共享变量? 定义共享变量的原因在于GPU的使用,如果不定义共享的话,那么当GPU调用这些变量时,遇到一次就要调用一次,这样就会花费大量时间在数据 ...

  4. Recurrent Neural Network系列4--利用Python,Theano实现GRU或LSTM

    yi作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORK ...

  5. Python 装饰器学习

    Python装饰器学习(九步入门)   这是在Python学习小组上介绍的内容,现学现卖.多练习是好的学习方式. 第一步:最简单的函数,准备附加额外功能 1 2 3 4 5 6 7 8 # -*- c ...

  6. Requests:Python HTTP Module学习笔记(一)(转)

    Requests:Python HTTP Module学习笔记(一) 在学习用python写爬虫的时候用到了Requests这个Http网络库,这个库简单好用并且功能强大,完全可以代替python的标 ...

  7. Comprehensive learning path – Data Science in Python深入学习路径-使用python数据中学习

    http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44245575 关于怎么学习python,并将python用于数据科学.数据分析.机器学习中的一篇非常好 ...

  8. (转载)Python装饰器学习

    转载出处:http://www.cnblogs.com/rhcad/archive/2011/12/21/2295507.html 这是在Python学习小组上介绍的内容,现学现卖.多练习是好的学习方 ...

  9. python网络爬虫学习笔记

    python网络爬虫学习笔记 By 钟桓 9月 4 2014 更新日期:9月 4 2014 文章文件夹 1. 介绍: 2. 从简单语句中開始: 3. 传送数据给server 4. HTTP头-描写叙述 ...

随机推荐

  1. Karma 5:集成 Karma 和 Angular2

    集成 Karma 和 Angular2 我们需要做很多工作,由于需要使用 TypeScript 进行开发,首先需要正确配置 Typescript ,然后正确配置对 Angular2 的引用.还要创建 ...

  2. lintcode-【简单题】链表求和

    题目: 你有两个用链表代表的整数,其中每个节点包含一个数字.数字存储按照在原来整数中相反的顺序,使得第一个数字位于链表的开头.写出一个函数将两个整数相加,用链表形式返回和. 样例: 给出两个链表 3- ...

  3. (1)as_view() (2)在urls.py里面出现的pk是怎么回事 (3)RetrieveAPIView表示什么

    下面的代码都是我从github上下载的源码中摘取的django: https://github.com/django/django 下载命令: git clone https://github.com ...

  4. 30. PL/SQL Developer连接服务器查询时,数据乱码处理

    在windows中创 建一个名为“NLS_LANG”的系统环境变量,设置其值为"AMERICAN_AMERICA.ZHS16GBK",   NLS_LANG的值为:select u ...

  5. 43. studio上的json串解析

    var doc = O_PARAMETER.FJSonStr;(doc为:{"items":[],"nextId":0}) //1.先转为json对象,主要有以 ...

  6. 比较详细PHP生成静态页面教程

    一,PHP脚本与动态页面. PHP脚本是一种服务器端脚本程序,可通过嵌入等方法与HTML文件混合, 也可以类,函数封装等形式,以模板的方式对用户请求进行处理.无论以何种方式,它的基本原理是这样的.由客 ...

  7. 从Unity引擎过度到Unreal4引擎(最终版)

    原文地址:http://demo.netfoucs.com/u011707076/article/details/44036839 前言 寒假回家到现在已经有十多天了,这些天回家不是睡就是吃....哎 ...

  8. Allegro转换PADS终极篇(转载)

    Allegro转换PADS终极篇.....http://www.eda365.com/forum.php?mod=viewthread&tid=86947&fromuid=190625 ...

  9. Docker上运行dotnet core

    下载microsoft/dotnet镜像 运行命令: docker pull microsoft/dotnet 如果没有使用阿里镜像加速的,参照这篇先配置好再跑上面命令: http://www.cnb ...

  10. Object转bigdecimal

    /*由数字字符串构造BigDecimal的方法 *设置BigDecimal的小数位数的方法 */ import java.math.BigDecimal; //数字字符串 String StrBd=& ...