开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在127步之后，Theano scan的行为很奇怪

在127步之后，Theano scan的行为变得很奇怪。Theano是一个基于Python的科学计算库，它提供了一种高效的方式来定义、优化和评估数学表达式。Theano scan是Theano库中的一个函数，用于处理循环结构。

在正常情况下，Theano scan函数可以用于处理循环结构，并且可以在每一步中更新变量的值。然而，在127步之后，Theano scan的行为变得奇怪，可能会导致不可预测的结果。

这种奇怪的行为可能是由于Theano scan函数在处理大量步骤时遇到了性能问题或内存限制。在处理大量步骤时，Theano scan函数可能会导致内存溢出或计算时间过长，从而导致其行为变得不稳定。

为了解决这个问题，可以尝试以下几种方法：

优化代码：检查代码是否存在冗余计算或不必要的内存使用。可以尝试减少循环步骤的数量或优化计算逻辑，以减少Theano scan函数的负载。
增加内存：如果内存不足导致的问题，可以尝试增加系统的内存容量。这可以通过增加物理内存或使用虚拟内存来实现。
并行计算：如果计算过程可以并行化，可以尝试使用Theano的并行计算功能来加速计算过程。Theano提供了多种并行计算的选项，例如使用GPU进行计算或使用多个CPU核心进行并行计算。
减少步骤数量：如果可能的话，可以尝试减少循环步骤的数量，以减少Theano scan函数的负载。这可以通过优化算法或使用近似方法来实现。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云计算产品：https://cloud.tencent.com/product
腾讯云数据库产品：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云服务器产品：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云人工智能产品：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网产品：https://cloud.tencent.com/product/iot
腾讯云移动开发产品：https://cloud.tencent.com/product/mob
腾讯云存储产品：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链产品：https://cloud.tencent.com/product/baas
腾讯云元宇宙产品：https://cloud.tencent.com/product/mu

相关搜索:PHP的行为很奇怪 setAlpha的行为很奇怪 UICollectionViewFlowlayout的行为很奇怪 UpdateSelectizeInput的行为很奇怪 FileCreateShortcut的行为很奇怪 OrientationChange的行为很奇怪 go build的行为很奇怪类构造函数的行为很奇怪 Mongoose的推送行为很奇怪 Python整数在循环中的行为很奇怪 print-method函数的行为很奇怪 UILabel和UIButton的UIStackView行为很奇怪带有 DataTemplate 的 WPF TabControl 行为很奇怪令牌(‘localStorage.getItem’)的行为很奇怪 MutableList clear()和addAll()的行为很奇怪 SVG <use>在火狐和IE中的行为很奇怪在Pandas中左合并日期列的行为很奇怪真的很奇怪的Cookie标题行为？- 饼干 27.02.2018之后奇怪的脚本行为 RefreshControl有时不会隐藏，在iOS上的行为也很奇怪

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Theano学习笔记（一）——scan函数

本文介绍了Theano的scan函数，该函数可用于序列数据的迭代计算。包括两个例子，一个是计算A的K次方，另一个是tanh(wx+b)的序列计算。

09

Theano 中文文档 0.9 - 7.2.5 循环

Scan示例：计算序列x(t) = tanh(x(t - 1).dot(W) + y(t).dot(U) + p(T - t).dot(V))

03

在GPU上运行，性能是NumPy的11倍，这个Python库你值得拥有

导读：NumPy是数据计算的基础，更是深度学习框架的基石。但如果直接使用NumPy计算大数据，其性能已成为一个瓶颈。

04

Theano 中文文档 0.9 - 7.2.3 Theano中的导数

现在让我们使用Theano来完成一个稍微复杂的任务：创建一个函数，该函数计算相对于其参数x的某个表达式y的导数。为此，我们将使用宏T.grad。例如，我们可以计算

03

Theano调试技巧

Theano是最老牌的深度学习库之一。它灵活的特点使其非常适合学术研究和快速实验，但是它难以调试的问题也遭到过无数吐槽。其实Theano本身提供了很多辅助调试的手段，下面就介绍一些Theano的调试技巧，让Theano调试不再难。以下的技巧和代码均在Theano 0.8.2 上测试通过，不保证在更低的版本上也可以适用。如何定位出错位置 Theano的网络在出错的时候，往往会提供一些出错信息。但是出错信息往往非常模糊，让人难以直接看出具体是哪一行代码出现了问题。大家看下面的例子： import thea

09

RNN-RBM for music composition 网络架构及程序解读

RNN(recurrent neural network)是神经网络的一种，主要用于时序数据的分析，预测，分类等。 RNN的general介绍请见下一篇文章《Deep learning From Image to Sequence》。本文针对对deep learning有一点基础（神经网络基本training原理，RBM结构及原理，简单时序模型）的小伙伴讲一下Bengio一个工作(RNNRBM)的原理和实现。本文重点内容：针对RNN（recurrent neural network）一个应用：music

04

用 NetworkX + Gephi + Nebula Graph 分析<权力的游戏>人物关系（下篇）

在上一篇1中，我们通过 NetworkX 和 Gephi 展示了<权力的游戏>中的人物关系。在本篇中，我们将展示如何通过 NetworkX 访问图数据库 Nebula Graph。

03

基于FPGA的4x4矩阵键盘驱动调试

好久不见，因为博主最近两个月有点事情，加上接着考试，考完试也有点事情要处理，最近才稍微闲了一些，这才赶紧记录分享一篇博文。FPGA驱动4x4矩阵键盘。这个其实原理是十分简单，但是由于博主做的时候遇到了一些有意思的情况，所以我个人觉得值得记录分享一下。

02

Theano退役，Bengio发出告别信

李杉千平发自凹非寺量子位出品 | 公众号 QbitAI 终于还是走到这一天。今天凌晨时分，Yoshua Bengio宣布Theano走到了生命的尽头。未来几周，Theano 1.0版本发布

07

【学习】 TensorFlow：最棒的深度学习加速器

TensorFlow没有改变世界。但是，它显然是最棒的，也是现有最便利的深度学习库。本文作者Zachary Chase Lipton是来自加利福尼亚大学计算机科学工程学院的博士生，接受生物医学信息部的资助。他对机器学习的理论基础和实际应用都非常感兴趣。除了大学的研究工作，他还是微软研发实验室的实习生，亚马逊的机器学习科学家，同时还是KDnuggets杂志的特约编辑，以及曼宁出版公司的签约作者。 11月9日，谷歌宣布TensorFlow开源，这是一个在GPU上进行快速梯度式机器学习的巨大数据库。人工智能领域最

05

教程 | 如何解决LSTM循环神经网络中的超长序列问题

选自MachineLearningMastery 作者：Jason Brownlee 机器之心编译参与：李泽南在 LSTM 循环神经网络面临长序列输入时，我们应该怎样应对？Jason Brownlee 给了我们 6 种解决方案。长短期记忆（LSTM）循环神经网络可以学习和记忆长段序列的输入。如果你的问题对于每个输入都有一个输出（如时间序列预测和文本翻译任务），那么 LSTM 可以运行得很好。但 LSTM 在面临超长输入序列——单个或少量输出的情形时就会遇到困难了。这种问题通常被称为序列标记，或

06

Theano 中文文档 0.9 - 2. 发行说明

亮点： - cuDNN v5卷积支持（cuDNN v3不再支持） - 修复几个崩溃

02

Google Earth Engine——NOAA/CDR/PATMOSX/V53提供了高质量的气候数据记录（CDR），以及高级甚高分辨率辐射计（AVHRR）的亮度温度和反射率的多种云特性

This dataset provides high quality Climate Data Record (CDR) of multiple cloud properties along with Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) brightness temperatures and reflectances. These data have been fitted to a 0.1 x 0.1 equal angle-grid with both ascending and descending assets generated daily from two to ten NOAA and MetOp satellite passes per day.

01

最新Github上各DL框架Star数量大PK | 附各框架性能对比分析

原文：Which deep learning network is best for you? http://www.cio.com/article/3193689/artificial-intel

03

一条简单的sql在11g和12c中的不同(r5笔记第2天)

今天在查看awr报告的时候，有一句很简单的sql语句引起了我的注意，因为它排在SQL Order by Reads的第2位。 Physical ReadsExecutionsReads per Exec%TotalElapsed Time (s)%CPU%IOSQL IdSQL Module13,092,7000 9.47294.852.741.066src3hcd9mpt3T.O.A.D. SQL Textselect * from mo1_memo where entity_id in (1188930

04

回顾2016深度学习十大框架

我喜欢参加在西班牙马德里举办的机器学习见面会，也算是西班牙马德里TensorFlow小组和机器学习（Machine Learning）小组的常客，在自动无人驾驶车（Self-Driving Car）课

动手Theano：最强大的Python科学工具之一

也许已经听说过有关Theano的内容，但是究竟是什么呢？一种编程语言？编译器？Python库？好吧，实际上，这就是所有这些东西：Theano开发为以非常有效的方式编译，实现和评估数学表达式。实际上，它允许开发人员使用CPU和GPU来执行代码。现在，可能想知道使用GPU而不是CPU运行代码的优势是什么。

02

Python编写渗透工具学习笔记一 | 0x04 nmap实现端口扫描(准确性更高)

0x04 nmap实现端口扫描在windows下安装nmap模块会遇到一些障碍，主要是路径的一些问题，在linux下会比较容易。 #实现功能端口扫描先介绍一下nmap在这个脚本中用到的方法 nmScan = nmap.PortScanner()#创建一个portscanner()类对象 nmScan.scan(tgtHost,tgtPort)#进行基本的nmap扫描 state=nmScan[tgtHost]['tcp'][int(tgtPort)]['state']#获取扫描状态附上一个描述和一个

09

【10大深度学习框架实验对比】Caffe2最优，TensorFlow排第6

【新智元导读】微软数据科学家Ilia Karmanov做了一个项目，使用高级API测试8种常用深度学习框架的性能（因为Keras有TF，CNTK和Theano，所以实际是10种）。Karmanov希望

07

九大深度学习框架

开源的深度学习神经网络正步入成熟，而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢？本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点，从而为各位读者提供一个参考。你最看好哪个深度学习框架呢？现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手，但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以，本文希望下面的图表和讲解能够提供直观方法，帮助读者解决业务问题。下图总结了在 GitHub 中最受

06

干货丨从TensorFlow到PyTorch：九大深度学习框架哪款最适合你？

现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手，但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以，本文希望下面的图表和讲解能

04

一条SQL引发的“血案”：

导读：笔者早年间从事了多年开发工作，后因个人兴趣转做数据库。在长期的工作实践中，看到了数据库工作（特别是SQL优化）面临的种种问题。本文通过几个案例探讨一下SQL优化的相关问题。

02

一条SQL引发的“血案”：与SQL优化相关的4个案例

导读：笔者早年间从事了多年开发工作，后因个人兴趣转做数据库。在长期的工作实践中，看到了数据库工作（特别是SQL优化）面临的种种问题。本文通过几个案例探讨一下SQL优化的相关问题。

02

Theano 中文文档 0.9 - 7.2.1 起手式 —— 代数

为了让我们开始使用Theano并获得我们正在使用的感觉，让我们做一个简单的函数：将两个数字加在一起。这里是你怎么做：

01

奇怪的Java题：为什么128 == 128返回为false，而127 == 127会返回为true?

奇怪的Java题：为什么128 == 128返回为false，而127 == 127会返回为true? 在回答这个问题之前，我们先来看看int和Integer的对比，一步步揭开问题的答案。 1. i

03

万字长文入门 Redis 命令、事务、锁、订阅、性能测试

Redis 的键是二进制安全的，意味着无论 Key 中的内容是什么，在 Redis 都可以正常使用，例如 Key 中可以包含空格、\r\n、￥、$ 等特殊字符，因为它们都会被转为二进制存储，它们不再是具有意义的字符串，而是一堆 01 组成的内容。你可以使用普通字符串做 Key ，也可以使用一张图片做 Key，只要 Key 小于 512MB 即可。

05

资源 | 从TensorFlow到PyTorch：九大深度学习框架哪款最适合你？

选自CIO 作者：Mitch De Felice 机器之心编译参与：Jane W、黄玉胜开源的深度学习神经网络正步入成熟，而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢？本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点，从而为各位读者提供一个参考。你最看好哪个深度学习框架呢？现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手，但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以，本文希望

07

深度学习下的医学图像分析（三）

本文将从卷积神经网络的角度讨论深度学习。在本文中，我们将使用Keras和Theano，重点关注深度学习的基本原理。本文将展示两个例子——其中一个例子使用Keras进行基本的预测分析，另外一个使用VGG进行图像分析。我们谈论的话题其实是相当广泛和深入的，需要更多的文章进行探讨。在接下来的一些文章中，我们将会讨论医学影像中DICOM和NIFTI格式之间的不同，并且研究如何使用深度学习进行2D肺分割分析。除此之外，我们还将讨论在没有深度学习时，医学图像分析是如何进行的；以及我们现在如何使用深度学习进行医学图像分

05

由Photoshop高反差保留算法原理联想到的一些图像增强算法。

本文主要探讨了高斯模糊算法在图像处理中的优缺点以及应用，并介绍了一种基于高斯模糊的图像增强算法，该算法通过将原始图像与高斯模糊图像进行混合，实现了图像的细节增强，同时避免了图像中噪音和边缘的过度增强，具有较高的实用价值。

06

动态图计算：Tensorflow 第一次清晰地在设计理念上领先

本文介绍了动态图计算在深度学习框架中的实现和优势，包括TensorFlow Fold、动态图计算和总结。

07

开发 | Theano停止更新之后，开发者们怎么说？

关于深度学习的框架之争一直都没停止过，每隔一阵大家就要进行一次框架大讨论： TensorFlow的使用者虽多，又有谷歌的背书，但真的很！难！用！ Pytorch虽然入门简单、上手快，但因为开源时间不长，关于它的文档和代码相对较少。 Keras作为TensorFlow的高级KPI，一旦有什么想法需要快速建模验证时很方便，但相较tf功能还是没那么全。 Caffe虽然方便部署，但是C++的框架，在编程上会比较难。 …… 每个框架都各有优劣，而针对于此的讨论也一直没有停息。近日，Yoshua Bengio教授的一

对比深度学习十大框架：TensorFlow最流行但并不是最好

引言 2016 年已经过去，BEEVA Labs 数据分析师 Ricardo Guerrero Gomez-Ol 近日在 Medium 上发表了一篇文章，盘点了目前最流行的深度学习框架。为什么要做这

06

递归的艺术 - 深度递归网络在序列式推荐的应用

在内容爆炸性增长的今天，个性化推荐发挥着越来越重要的作用，如何在海量的数据中帮助用户找到感兴趣的物品，成为大数据领域极具挑战性的一项工作；另一方面，深度学习已经被证明在图像处理，计算机视觉，自然语言处理等领域都取得了不俗的效果，但在个性化推荐领域，工程应用仍然相对空白。本文是深度学习在个性化推荐实践应用的第二篇，在第一篇中，我详述了如何利用历史沉淀数据挖掘用户的隐藏特征，本文在上一篇的基础上进行延伸，详细分析如何利用LSTM，即长短时记忆网络来进行序列式的推荐。 1从RBM，RNN到

09

在macOS10.12系统上给thea

首先查了一下，cuda只支持Nvida显卡，所以只好放弃了。转而选择gpuarray backend，这个版本还没有release，都是开发版。

01

【Redis】redis安装与客户端redis-cli的使用(批量操作)

先创建一个文件夹用于存放redis mkdir /data/redis & cd /data/redis

02

深度 | 对比深度学习十大框架：TensorFlow最流行但并不是最好

2016 年已经过去，BEEVA Labs 数据分析师 Ricardo Guerrero Gomez-Ol 近日在 Medium 上发表了一篇文章，盘点了目前最流行的深度学习框架。为什么要做这一个盘点呢？他写道：「我常听到人们谈论深度学习——我该从哪里开始呢？TensorFlow 是现在最流行的吧？我听说 Caffe 很常用，但会不会太难了？在 BEEVA Labs，我们常常需要应对许多不同的深度学习库，所以我希望能够将我们的发现和感想分享出来，帮助那些刚刚进入深度学习这一美丽世界的人。」 TensorFl

07

深度 | 从数据结构到Python实现：如何使用深度学习分析医学影像

选自Medium 作者：Taposh Dutta-Roy 机器之心编译运用深度学习技术进行图像和视频分析，并将它们用于自动驾驶汽车、无人机等多种应用场景中已成为研究前沿。近期诸如《A Neural Algorithm of Artistic Style》等论文展示了如何将艺术家的风格转移并应用到另一张图像中，而生成新的图像。其他如《Generative Adversarial Networks》（GAN）以及「Wasserstein GAN」等论文为开发能学习生成类似于我们所提供的数据的模型做了铺垫。因此

09

Top 20-Python 机器学习开源项目

导语：KDnuggets 为您带来 Github 上最新的 Python 机器学习开源项目前 20 名。奇怪的是，去年一些非常活跃的项目渐渐停滞了，因此没能上榜，而 13 个新项目冲进了今年的 top

08

一个关于Define.xml的奇怪问题

今天一个同事和我说，她在做Define.xml时碰到一个奇怪的问题：最后要生成Define.xml的数据集中已经去除了各种特殊字符，但是生成的Define.xml文件有些地方仍然会有空格（经查询为‘ODOA’x即回车和换行符），见下图：

03

推荐：机器学习 Python库Top 20

如今开源是创新的核心，推动着技术的飞速革新。本文会为你介绍 2016 年机器学习 Top 20 Python 开源项目，同时分析得出一些有趣的见解和发展趋势。 KDnuggets 为您带来 Github 上最新的 Python 机器学习开源项目前 20 名。奇怪的是，去年一些非常活跃的项目渐渐停滞了，因此没能上榜，而 13 个新项目冲进了今年的 top 20（参考贡献 contributions 和提交数 commits）。 📷 2016 Top 20 Python 机器学习开源项目 1. Scikit-l

08

27个Python数据科学库实战案例演示

为了大家能够对人工智能常用的 Python 库有一个初步的了解，以选择能够满足自己需求的库进行学习，对目前较为常见的人工智能库进行简要全面的介绍。

05

肤色检测算法 - 基于不同颜色空间简单区域划分的皮肤检测算法

本文介绍了一种基于肤色的人脸检测技术，该技术将颜色空间从RGB转换为YCbCr，并使用简单的阈值方法来检测皮肤区域。该算法可以有效地检测出图像中的皮肤区域，并避免了误判区域。

08

【他山之石】27个Python数据科学库实战案例

为了大家能够对人工智能常用的 Python 库有一个初步的了解，以选择能够满足自己需求的库进行学习，对目前较为常见的人工智能库进行简要全面的介绍。

02

Python机器学习、深度学习库总结（内含大量示例，建议收藏）

目前，随着人工智能的大热，吸引了诸多行业对于人工智能的关注，同时也迎来了一波又一波的人工智能学习的热潮，虽然人工智能背后的原理并不能通过短短一文给予详细介绍，但是像所有学科一样，我们并不需要从头开始”造轮子“，可以通过使用丰富的人工智能框架来快速构建人工智能模型，从而入门人工智能的潮流。人工智能指的是一系列使机器能够像人类一样处理信息的技术；机器学习是利用计算机编程从历史数据中学习，对新数据进行预测的过程；神经网络是基于生物大脑结构和特征的机器学习的计算机模型；深度学习是机器学习的一个子集，它处理大量的非结构化数据，如人类的语音、文本和图像。因此，这些概念在层次上是相互依存的，人工智能是最广泛的术语，而深度学习是最具体的：

02

[Python人工智能] 二.theano实现回归神经网络分析

从本篇文章开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。第一篇文章主要讲解神经网络基础概念，同时讲解Theano库的安装过程及基础用法，主要结合 "莫烦大神" 的视频介绍，后面随着深入会讲解具体的项目及应用。基础性文章，希望对您有所帮助，也建议大家一步步跟着学习，同时文章中存在错误或不足之处，还请海涵~

03

同事一小时没解决的问题，被 New Bing 秒解了

上周有一个同事遇到了一个非常诡异的问题，对接某个下游系统接口时，创建某个 Bean 使用 @Service 声明后注入到另外一个 Bean 中，使用时出现空指针。也就意味着 Spring 的 Bean 工厂中并没有这个 Bean。由于根据经验加上 @Service 注解 Bean 的声明肯定没问题，而且 bean name 也没问题，此外公司内部对 Spring 进行二次封装还有一些其他配置，排查了半天。最终几个人一起排查解决掉了。

01

深入理解Redis的scan命令

熟悉Redis的人都知道，它是单线程的。因此在使用一些时间复杂度为O(N)的命令时要非常谨慎。可能一不小心就会阻塞进程，导致Redis出现卡顿。

02

数学烂也要学AI | 带你造一个经济试用版AI终极必杀器

大数据文摘作品，转载要求见文末原作者 | Daniel Jeffries 编译 | 刘云南，一针，Saint，Yawei Xia 今天我们将建立我们自己的深度学习终极大杀器。我们会搜集最好的精华，并且把他们组合成数字终结者。我们也会讨论如何把最新的深度学习软件架构一步步安装到Ubuntu Linux 16.04中。在这台机器上运行神经网络就像热激光束穿过黄油一样快捷流畅。你不用花超过129，000美元来购买 Nvidia’s DGX-1，这个AI超级计算机可以放在一个盒子里。我马上要给你展示它的性能

09

Vue 2.x折腾记 - (20) JSX在业务中的具体实践以及跟React书写的差异化

Vue的jsx，能够支持部分vue独有的特性，比如拿到computed, 指令及自定义事件；

04

Linux jar错误解决方法

Java程序在windows下正常，在Linux下却报jar错 cannot read zip file entry 或者添加jar包后，项目启动时报错：

01

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭