Theano 中的切片和索引
Slicing and indexing in Theano
我想在 Theano 中索引张量变量:
- x 的类型为 theano.tensor.var.TensorVariable(例如
[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
)
我想得到[[1,2],[4,5],[7,8]]
和[[2,3],[5,6],[8,9]]
。
对于 numpy 变量,我会简单地分别执行 x[:,0:-1]
和 x[:,1:x.shape[0]]
,但我不知道如何在 Theano 中获得我想要的结果。
你在 Theano 中的操作方式与在 numpy 中的操作方式相同:
import theano
import theano.tensor as T
x = T.imatrix('x')
y = x[:, 0: -1]
z = x[:, 1: x.shape[0]]
f = theano.function([x], y)
g = theano.function([x], z)
x_ = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
print(f(x_))
print(g(x_))
我想在 Theano 中索引张量变量:
- x 的类型为 theano.tensor.var.TensorVariable(例如
[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
)
我想得到[[1,2],[4,5],[7,8]]
和[[2,3],[5,6],[8,9]]
。
对于 numpy 变量,我会简单地分别执行 x[:,0:-1]
和 x[:,1:x.shape[0]]
,但我不知道如何在 Theano 中获得我想要的结果。
你在 Theano 中的操作方式与在 numpy 中的操作方式相同:
import theano
import theano.tensor as T
x = T.imatrix('x')
y = x[:, 0: -1]
z = x[:, 1: x.shape[0]]
f = theano.function([x], y)
g = theano.function([x], z)
x_ = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
print(f(x_))
print(g(x_))