如何在给定 dtype 和形状的情况下创建任意 theano 张量？

Question

如何在给定数据类型和形状的情况下创建任意 theano 张量？我宁愿不对形状的长度和 dtype 的种类进行大的切换。

import numpy as np
from theano import tensor


def arbitrary_tensor(dtype, shape, name=None):
    function = {
        np.float32: 'f',
        np.float64: 'd',
        np.int8: 'b',
        np.int16: 'w',
        np.int32: 'i',
        np.int64: 'l',
        np.complex64: 'c',
        np.complex128: 'z',
    }[dtype]

    function += {
        0: 'scalar',
        1: 'vector',
        2: 'matrix',
        3: 'tensor3',
        4: 'tensor4'}[len(shape)]

    return getattr(tensor, function)(name=name)

Answer 1

使用theano.tensor.TensorType(dtype, broadcastable)

dtype 是一个 numpy dtype 字符串，broadcastable 是一个布尔值列表，指定维度是否可广播。

您的函数示例如下：

def arbitrary_tensor(dtype, shape, name=None):
    # create the type.
    var_type = theano.tensor.TensorType(
        dtype=dtype,
        broadcastable=[False]*len(shape))

    # create the variable from the type.
    return var_type(name)

除了这里的dtype应该是像'float32'这样的字符串，而不是像np.float32这样的numpy对象。如果您绝对必须使用 numpy 对象，那么您必须将它们映射到字符串。

如何在给定 dtype 和形状的情况下创建任意 theano 张量？

How do I create an arbitrary theano tensor given a dtype and a shape?

python

theano