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我的训练功能：

def fit(self, X, y):
    batch_size = 20

    index = T.lscalar()  # index to a [mini]batch
    updates = {}

    return theano.function(
        inputs=[index], outputs=self.cost, updates=updates,
        givens={
            self.sym_X: X[index * batch_size:(index + 1) * batch_size],
            self.sym_y: y[index * batch_size:(index + 1) * batch_size]})

然后从其他地方：

fn = obj.fit(X, y)
for i in range(10):
    fn(i)

所以我希望这个看起来像

fn = obj.fit(X, y)
fn()

我真的不知道如何开始，因为 theano 对我来说仍然很令人费解。我能够做到这一点，但循环非常具有挑战性。

我有一个模糊的概念，如果我可以将 theano.function 转换为 theano.scan，然后在其周围放置一个外部 theano.function - 那可能会起作用。然而，theano.scan 对我来说仍然很神奇（尽管我尽了最大的努力）。

我怎样才能将小批量的循环合并到一个函数调用中？

更新：

我以为我拥有它！我懂了：

def fit(self, X, y):
    batch_size = 20
    n_batches = 5

    index = theano.shared(0)

    ## index to a [mini]batch
    updates = {
        index: index + batch_size
    }

    return theano.function(
        inputs=[], outputs=[self.cost] * n_batches, updates=updates,
        givens={
            index: 0,
            self.sym_X: X[index * batch_size:(index + 1) * batch_size],
            self.sym_y: y[index * batch_size:(index + 1) * batch_size]})

但不幸的是，似乎因为我使用索引来计算给定的批次，我也不能更新它：

Traceback (most recent call last):
  File "skdeeplearn/classifiers/test/test_classifiers.py", line 79, in test_logistic_sgd
    fn = clf.fit(self.shared_X, self.shared_y)
  File "skdeeplearn/classifiers/logistic_sgd.py", line 139, in fit
    self.sym_y: y[index * batch_size:(index + 1) * batch_size]})
  File "/Users/aelaguiz/workspace/pyvotune/venv/lib/python2.7/site-    packages/theano/compile/function.py", line 206, in function
    profile=profile)
  File "/Users/aelaguiz/workspace/pyvotune/venv/lib/python2.7/site-packages/theano/compile/pfunc.py", line 461, in pfunc
    no_default_updates=no_default_updates)
  File "/Users/aelaguiz/workspace/pyvotune/venv/lib/python2.7/site-packages/theano/compile/pfunc.py", line 162, in rebuild_collect_shared
    "to be replaced by %s." % (v_orig, v_repl))
AssertionError: When using 'givens' or 'replace' with several (old_v, new_v) replacement pairs, you can not have a new_v variable depend on an old_v one. For instance, givens = {a:b, b:(a+1)} is not allowed. Here, the old_v <TensorType(int64, scalar)> is used to compute other new_v's, but it is scheduled to be replaced by <TensorType(int64, scalar)>.

更新 2：

def fit(self, X, y):
    batch_size = 20
    n_batches = 5

    index = theano.shared(0)

    ## index to a [mini]batch
    updates = {
        index: index + batch_size
    }

    return theano.function(
        inputs=[], outputs=[self.cost] * n_batches, updates=updates,
        givens={
            self.sym_X: X[index * batch_size:(index + 1) * batch_size],
            self.sym_y: y[index * batch_size:(index + 1) * batch_size]})

这实际上运行，但它的输出很奇怪：

[array(0.6931471824645996, dtype=float32), array(0.6931471824645996, dtype=float32), array(0.6931471824645996, dtype=float32), array(0.6931471824645996, dtype=float32), array(0.6931471824645996, dtype=float32)]

每次我运行它时，我都会得到相同的输出，即使 X & y 每次运行都被初始化为随机值。

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我认识的每个人都在 python 中对 minibatch 进行循环。这可以通过扫描来完成，但是您在这里的所有尝试都没有使用扫描。所以他们没有工作是正常的。您需要在某处调用扫描函数才能使用它（或其更高级别的接口，如地图）。事实上，在你的情况下，我认为你可以使用theano.scan(fn, theano.tensor.arange(N)).

由于代码片段不完整，我无法在这篇文章中回答您的所有问题，但这里有一些信息：

return theano.function(
    inputs=[], outputs=[self.cost] * n_batches,

这里：[self.cost] * n_batches是纯python代码。这将创建一个n_batches元素列表，其中每个元素都是self.cost。因此，如果n_batches是 3，您将拥有outputs=[self.cost, self.cost, self.cost]. 这就是为什么您多次输出相同的值的原因。

我无法告诉您为什么您总是添加相同的答案，因为我需要未提供的信息。

于 2013-06-01T02:15:08.277 回答