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在 Theano 中，有一个选项可以使用 repeat 函数T.repeat(A,B)并提供一对向量，这样 的每个元素A[i]都是重复的B[i]次数。

不幸的是，这个操作没有定义梯度（它抛出一个未实现的异常），这是一个问题，因为我试图将它与Pymc3基于梯度的采样器一起使用。

我想我可以使用scan函数来解决这个问题，并为两个向量的每个元素递归调用重复，但是我的代码不起作用，可能是因为我调用scan不正确。谁能帮我理解为什么下面的代码不起作用？

A = T.dvector('A')
B = T.ivector('B')
A.tag.test_value = np.array(np.random.rand(2), dtype = "float32")
B.tag.test_value = np.array(np.random.rand(2), dtype = "int32")
th.config.compute_test_value = 'warn'

results, updates = th.scan(fn = lambda prior_result, A, B: A.repeat(B),
                          sequences = [A, B],
                          outputs_info = T.constant([1,4,4,4]))

b = th.function(inputs=[A,B], outputs=results.flatten())
b([1],[4])

我希望这会返回 [1,1,1,1] 但它会返回以下错误。

    395     except AttributeError:
    396         return _wrapit(a, 'repeat', repeats, axis)
--> 397     return repeat(repeats, axis)
    398 
    399 

ValueError: operands could not be broadcast together with shape (1,) (4,)

我在 Pymc3 github 上提出了一个问题，看看这是否应该更永久地修复，但我认为这是一个很好的机会，可以为我了解更多关于 Theano 的信息，如果我能解决这个问题，也许我可以贡献回到项目。

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1 回答 1

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我在这里看到两件事：

  1. lambda 表达式中的错误排序：它应该是 A、B、prior_result（现在 B 被视为输出信息）
  2. A.repeat(B) 的形状与prior_result 的形状不同（在这个编译阶段）

快速修复：只需从扫描的参数中删除 outputs_info（以及从 lambda 中删除prior_result），您将得到 [1,1,1,1]。

于 2016-04-02T21:31:41.920 回答