theano - TensorVariable의 프린트 값

Question

theano TensorVariable의 수치는 어떻게 출력합니까? 나는 theano에 새로 왔어. 그러므로 참을성있게 기다려라.

나는 y을 매개 변수로 받는다. 이제이 y의 모양을 디버그하여 콘솔에 인쇄하고 싶습니다. 내가 (예를 들어, 다음 코드의 수치 결과를 인쇄 할 수있는 방법을

Shape.0 

또는이 얼마나 많은 계산 : (내가 즉, (2,4,4)을 숫자를 기다리고 있었다) 콘솔 출력

print y.shape 

결과를 사용 y의 값)의 절반 최대 값보다 더 큰 :

errorCount = T.sum(T.gt(T.abs_(y),T.max(y)/2.0)) 

errorCount는 하나의 숫자 때문에해야 T.sum은 모든 값을 요약합니다.

Y는 theano 변수 인 경우

Sum.0 

Answer 1

, y.shape가있을 것 theano 변수 : 그러나

print errCount 

를 사용하여 나 (예상 134 같은)를 제공합니다. 당신이 표현 y.shape을 평가하려면

Shape.0 

, 당신이 할 수 있습니다 : 입력하지 할

y.shape.eval() 

y.shape 경우 계산 그래서

이

print y.shape 

반환하는 것이 정상입니다 자체 (공유 변수 및 상수에만 의존). y가 x Theano 변수에 따라 달라 그렇지 않으면, 당신은 다음과 같이 입력 값을 전달할 수 있습니다

y.shape.eval(x=numpy.random.rand(...)) 

이이 sum에 대한 같은 일이다. Theano 그래프는 theano.function으로 컴파 일하거나 eval()을 호출 할 때까지 계산을 수행하지 않는 심볼릭 변수입니다.

편집은 다음 docs 당, theano의 새로운 버전의 구문은 미래의 독자

y.shape.eval({x: numpy.random.rand(...)}) 

Answer 2

입니다 : 이전 대답은 매우 좋다. 하지만, 내가 디버깅 목적으로 더 유익한 'tag.test_value'메커니즘 (theano-debug-faq 참조) 발견 :

나를 위해

from theano import config 
from theano import tensor as T 
config.compute_test_value = 'raise' 
import numpy as np  
#define a variable, and use the 'tag.test_value' option: 
x = T.matrix('x') 
x.tag.test_value = np.random.randint(100,size=(5,5)) 

#define how y is dependent on x: 
y = x*x 

#define how some other value (here 'errorCount') depends on y: 
errorCount = T.sum(y) 

#print the tag.test_value result for debug purposes! 
errorCount.tag.test_value 

이 훨씬 더 유용을; 정확한 치수 등을 확인하는 것.

Answer 3

인쇄 텐서 변수의 값.

다음을 수행

print tensor[dimension].eval() #이 1 차원 텐서 들어 텐서

실시 예에서, 그 위치에있는 콘텐츠/값을 출력한다 :

print tensor[0].eval()