两个标量的加法
为了让我们开始使用Theano，以及感受theano是如何工作的。接下来，我们构造一个简单的函数：加法。
两个标量的加法
import numpyimport theano.tensor as Timport theanofrom theano import function# 定义两个符号（变量）x, y来表示你想实施加法的数。# 换句话说， x,y,z均为变量对象。# 在Theano中，所有的符号必须定义类型。# T.dscalar: 表示双精度（doubles)的0维数组（标量），他是Theano中的类型(Type)x = T.dscalar('x')y = T.dscalar('y')z = x + y# dscalar不是一个类(class)。因此，事实上x,y都不是dscalr的实例。# 它们是TensorVariable的实例。# 然而，x,y被赋值为theano的dscalar类型。type(x) # theano.tensor.var.TensorVariablex.type # TensorType(float64, scalar)T.dscalar # TensorType(float64, scalar)x.type is T.dscalar # True# 在你运行f时，你会注意到有些延迟# 因为f正在被编译为C代码f = function([x, y], z)f(2, 3)numpy.allclose(f(16.3, 12.1), 28.4)numpy.allcolse(z.eval({x: 16.3, y: 12.1}), 28.4) 两个矩阵的加法
x = T.dmatrix('x')y = T.dmatrix('y')z = x + yf = function([x, y], z)f([[1, 2], [3, 4]], [[10, 20], [30, 40]]) 可以用到的类型(type)：
byte: bscalar, bvector, bmatrix, brow, bcol, btensor3, btensor4, btensro5
16-bit intergers: wscalar, wvector, wmatrix, wrow, wcol, wtensor3, wtensor4, wtensor5
32-bit intergers: iscalar, ivector, imatrix, irow, icol, itensor3, itensor4, itensor5
64-bit intergers: lscalar, lvector, lmatrix, lrow, lcol, ltensor3, ltensor4, ltensor5
float: fscalar, fvector, fmatrix, frow, fcol, ftensor3, ftensor4, ftensor5
double: dscalar, dvector, dmatrix, drow, dcol, dtensor3, dtensor4, dtensor5
complex: cscalar, cvector, cmatrix, crow, ccol, ctensor3, ctensor4, ctensor5
练习
a = theano.tensor.vector() # 声明一个变量out = a + a ** 10 # 构造一个符号表达式f = theano.function([a], out) # 编译一个函数print(f([0, 1, 2]))
修正并执行上面的代码，使得其能够计算：a ^ 2 + b ^ 2 + 2ab
a = theano.tensor.vector()b = theano.tensor.vector()out1 = a ** 2 + b ** 2 + 2 * a * bout2 = (a + b) ** 2f1 = theano.function([a, b], out1)f2 = theano.function([a, b], out2)print(f1([0, 1], [1, 2]))print(f2([0, 1], [1, 2]))