Python theano：R-操作是如何工作的？

Question

我正在 theano 上执行以下操作：

>>> import theano
>>> import theano.tensor as T
>>> x = T.dvector('x')
>>> y = T.dvector('y')
>>> f = T.dot(x,y)
>>> Jy= T.Rop(f,x,y)
>>> fun = theano.function([x,y],Jy)
>>> fun([1000,2000,3000],[2,4,8])
array(84.0)

但是，如果我手动计算一个简单的例子，我有：

x = [x1,x2,x3]
y = [y1,y2,y3]
f = [x1y1,x2y2,x3y3]
df/dx = |y1, 0, 0|
        |0, y2, 0|
        |0,  0,y3|
(df/dx)*y = [y1^2, y2^2, y3^2]

因此，我希望得到 [4, 16, 64] 的结果，但我却得到了这些结果的总和。 Rop 的计算方式有何不同？

Answer 1

差异是由于误解了 theano.dot 在您的示例代码中所做的。

theano.dot(x, y) 等于标量 34000 给定您的示例输入，因为它计算的是向量内积而不是元素级积，正如您的示例所暗示的那样。

通过改变

可以获得你期望的结果

f = T.dot(x,y)

到

f = x * y

Python theano：R-操作是如何工作的？

Python theano: how does the R-operation work?

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