theano_linux theano_theano linux - 腾讯云开发者社区

import numpy as np import theano.tensor as T import theano from theano import function import matplotlib.pyplot...,out_size,activation_function=None): #权重: 平均值为0 方差为1 行数为in_size 列数为out_size self.W=theano.shared...(np.random.normal(0,1,(in_size,out_size))) #bias self.b=theano.shared(np.zeros((out_size...,gb1,gW2,gb2=T.grad(cost,[L1.W,L1.b,L2.W,L2.b])#权重和bias #学习效率 learning_rate=0.05 #更新四个神经网络的参数 train=theano.function...0.003447855699296902 0.002931589214229289 0.0026120026531145256 0.002402182708309157 0.002271440180430362 算法：Theano

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Theano 中文文档 0.9 - 6. 更新Theano

更新Theano 译者：Python 文档协作翻译小组，原文：Updating Theano。本文以 CC BY-NC-SA 4.0 协议发布，转载请保留作者署名和文章出处。...稳定安装以下命令将仅更新Theano： pip install theano 对于root安装，请使用sudo。...要解决可能的崩溃，你可以按如下方式清除Theano缓存： theano-cache clear 安装最前沿的版本以下命令将更新你的尖端版本的Theano pip install git+https://github.com/Theano/Theano.git#egg=Theano 对于root安装，请使用sudo。...要解决可能的崩溃，你可以按如下方式清除Theano缓存： theano-cache clear 开发人员的安装要将你的库更新到最新版本，请将目录更改（cd）为你的Theano文件夹，然后执行以下命令：

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Theano 中文文档 0.9 - 7.2.3 Theano中的导数

7.2.3 Theano中的导数译者：Python 文档协作翻译小组，原文：Derivatives in Theano。...这里是计算这个梯度的代码： >>> import numpy >>> import theano >>> import theano.tensor as T >>> from theano import...有关微分内部工作原理的其他信息，也可以在更高级的教程扩展Theano中找到。计算Jacobian 在Theano的用语中，术语Jacobian表示函数相对于其输入的一阶偏导数的张量。...Theano实现theano.gradient.jacobian()宏，执行计算Jacobian所需的所有内容。以下内容说明如何手动执行。...Theano实现theano.gradient.hessian()宏，完成计算Hessian所需要的所有内容。以下内容说明如何手动执行。你可以类似于类似于的方式手动计算Hessian。

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安装Theano和keras

，安装虽然不是特别复杂但是也是走了一些弯路，在此写出记录一下 Theano简介主页：http://deeplearning.net/software/theano/ Github网址：https://...github.com/Theano/Theano Theano不仅是这篇文章中将要讨论的其他框架的核心库，于其自身而言，它也是一个强大的库，几乎能在任何情况下使用，从简单的logistic回归到建模并生成音乐和弦序列或是使用长短期记忆人工神经网络对电影收视率进行分类...原来是安装的Theano不对，不可以用pip的形式安装，直接git克隆安装就可以了。...---- 正确的安装方法是 git clone git://github.com/Theano/Theano.git cd Theano python setup.py develop --user cd...执行之后，将Theano目录下的theano目录拷贝到python安装目录下的dist-package下就可以了，我的机器是/usr/lib/python2.7/dist-packages 到此，咱们改下代码运行下

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Theano's Dead！Yoshua Bengio宣布停止Theano维护与开发

机器之心报道机器之心编辑部今日，Theano 的开发与维护者之一 Pascal Lamblin 贴出了一封邮件：Yoshua Bengio 宣布 Theano 停止更新维护。...在解决包含大量数据问题的时候，使用 Theano 编程可以获得比手写 C 语言实现更快的速度。通过新近的 GPU 加速，Theano 可以比基于 CPU 计算的 C 语言快上好几个数量级。...对此，很多 Theano 用户都大感惋惜。...以下为 Yoshua Bengio 发出的邮件，说明了 Theano 即将在未来几周内终止开发：亲爱的用户和开发者：十年一路走来，我们遗憾地宣布 Theano 在 1.0 版本之后，即将在未来的几周内终止开发...随后，Theano 作为一款开源软件继续可用，但是 MILA 不再维护它。

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Theano调试技巧

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。...大家看下面的例子： import theano import theano.tensor as T import numpy as np x = T.vector() y = T.vector() z...这里我们可以使用 theano.printing.Print()，代码如下： import theano import theano.tensor as T import numpy as np x...代码如下： import theano import theano.tensor as T import numpy as np from theano.compile.nanguardmode import

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Theano 中文文档 0.9 - 7.2.6 Theano如何处理形状信息

在构建图形时，不可能严格执行Theano变量的形状，因为在运行时间为Theano函数的参数提供的特定值可能会调整其图形中的Theano变量的形状。...例： >>> import theano >>> x = theano.tensor.matrix('x') >>> f = theano.function([x], (x ** 2).shape) >...考虑这个例子： >>> import numpy >>> import theano >>> x = theano.tensor.matrix('x') >>> y = theano.tensor.matrix...>>> import theano >>> x = theano.tensor.matrix() >>> x_specify_shape = theano.tensor.specify_shape(x,...>>> import theano >>> x = theano.tensor.matrix() >>> x_specify_shape = theano.tensor.specify_shape(x,

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Theano 中文文档 0.9 - 3. Theano一览

Theano以希腊数学家命名，她可能是毕达哥拉斯的妻子。Theano根据BSD许可证（link）发布。先睹为快这里是如何使用Theano的示例。...它没有展示Theano的许多功能，但它具体说明了Theano是什么。...稳定性优化：Theano可以识别[某些]数值不稳定的表达式，并使用更稳定的算法计算它们。最接近Theano的Python包是sympy。...如果将numpy与MATLAB和sympy与Mathematica进行比较，Theano是一种试图结合两个世界的最好的部分的东西。入门安装Theano 在你的系统上下载并安装Theano的说明。...Theano的愿景这是我们对Theano的愿景。这是给人们对Theano未来的一个期望，但我们不能承诺实现所有的。这也应该能帮助你理解Theano与其他计算工具的关系。

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Theano学习笔记（一）——scan函数

一 scan的介绍函数scan是Theano中迭代的一般形式，所以可以用于类似循环(looping)的场景。...二 scan的一般形式 theano.scan() results, updates = theano.scan(fn = lambda y, p, x_tm2, x_tm1,A: y+p+x_tm2+...同样还需要看成是 theano 的输入变量，表示输入序列的所有分片和过去的输出值，以及所有赋给 scan 的 non_sequences 的这些其他参数。...例子2：tanh(wx+b) import theano import theano.tensor as T import numpy as np # defining the tensor variables...=theano.config.floatX) b = np.ones((2), dtype=theano.config.floatX) b[1] = 2 print(compute_elementwise

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Ubuntu下让Theano使用GPU

在Ubuntu下安装完Theano以及cuda后，可以使用如下程序来测试你当前是否使用了GPU： from theano import function, config, shared..., sandbox import theano.tensor as T import numpy import time vlen = 10 * 30 *...如果你电脑上有GPU，并且你成功安装了CUDA，但是你的程序却没有使用GPU，那说明你当前的theano配置中默认是不使用GPU的，可以通过以下两个方式来使你的theano使用GPU。...1、在运行test_gpu.py时，在python test_gpu.py前加下语句： # THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32...另外，方法一其实是一种覆盖型方式，即在运行当前的.py文件时，用当前的THEANO_FLAGS来覆盖.theanorc中默认的配置。

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深度学习框架之一：Theano

Lasagen是一个基于Theano的轻量级的神经网络库。其实就是对Theano库的上层封装，使其用起来更简单，但是相应的灵活性下降。...数据准备通过Theano里的tensor进行定义： # Prepare Theano variables for inputs and targetsinput_var = T.tensor4('inputs...Theano的当初的诞生其实也是基于这个需求的，当时python的Numpy、Scipy等库主要用于数值计算，但是需要一种能够调用库就得到导数的符号表达式的库，所以就有了后来的Theano，所以本质上来说早期的...Theano的定位是一个融合符号运算与数值计算的数学计算库。...如果要学习Theano库的其它一些用法以及各种函数的具体使用方法，建议查询官方文档里的API，主要包括： -END-

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Theano退役，Bengio发出告别信

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版本发布后，团队将终止后续开发，并且继续坚持一年的最小维持。...未来Theano仍然可以用，但MILA不会再继续为此付出心力了。有人直接把这描述为：Theano之死。 2008年，Theano正式登台亮相。2011年，Theano项目开发迁移到GitHub。...在机器学习领域，Theano一直是最流行的CPU和GPU数学编译器之一。许多框架以及先进的机器学习模型都基于Theano构建。...无论如何，Theano已经在挥手告别了。 Twitter上不少人在说respect或者R.I.P之类，还有用户制作了一张动图，把Theano比作NBA球星退役，球衣直接进入名人堂。...感谢你们帮助Theano的开发，以及贡献漏洞报告、配置、用例、文档和支持，使其变得更好。

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利用Theano理解深度学习——Multilayer Perceptron

三、基于Theano的MLP实现解析在利用Theano实现单隐层的MLP的过程中，主要分为如下几个步骤：导入数据集建立模型训练模型利用模型进行预测接下来，对每个部分的代码进行解析。...1、导入数据集导入数据集的代码部分与利用Theano理解深度学习——Logistic Regression中一致，就不再细说。...其中HiddenLayer类用于定义隐含层的结构以及基本操作，LogisticRegression类用于定义输出层的结构以及基本操作，LogisticRegression类在利用Theano理解深度学习...W = theano.shared(value=W_values, name='W', borrow=True) if b is None: '''对于偏置向量...b的初始化，使用的是全部初始化为0 ''' b_values = numpy.zeros((n_out,), dtype=theano.config.floatX

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Theano 中文文档 0.9 - 7.2.4 条件

示例 from theano import tensor as T from theano.ifelse import ifelse import theano, time, numpy a,b =...T.switch(T.lt(a, b), T.mean(x), T.mean(y)) z_lazy = ifelse(T.lt(a, b), T.mean(x), T.mean(y)) f_switch = theano.function...([a, b, x, y], z_switch, mode=theano.Mode(linker='vm')) f_lazyifelse = theano.function...([a, b, x, y], z_lazy, mode=theano.Mode(linker='vm')) val1 = 0. val2...这在编译的Theano函数的执行期间不引起任何改变。

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利用Theano理解深度学习——Logistic Regression

4、theano.shared()函数函数theano.shared()的格式如下： ?...1、构造函数__init__() 在构造函数中主要有这样一些函数，theano.shared()、theano.tensor.nnet.softmax()，theano.tensor.nnet.dot(...)和theano.tensor.argmax()。...其中，theano.shared()在上面已经简单解释了；theano.tensor.nnet.softmax()主要用于计算属于每一个类别的概率；theano.tensor.nnet.dot()用于计算矩阵计算...用到的函数为theano.tensor.neq()和theano.tensor.mean()，函数theano.tensor.neq(self.y_pred, y)用于统计self.y_pred和y中不相等的样本的个数

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使用GPU和Theano加速深度学习

【编者按】GPU因其浮点计算和矩阵运算能力有助于加速深度学习是业界的共识，Theano是主流的深度学习Python库之一，亦支持GPU，然而Theano入门较难，Domino的这篇博文介绍了如何使用GPU...和Theano加速深度学习，使用更简单的基于Theano的 Nolearn库。...正因为如此，Theano有着陡峭的学习曲线，所以我将介绍基于Theano构建的有更平缓的学习曲线的两个神经网络库。第一个库是 Lasagne。...配置Theano 现在，在我们导入Lasagne库和Nolearn库之前，首先我们需要配置Theano，使其可以使用GPU硬件。...将硬件切换到GPU后，我们可以来做一下测试，使用Theano文档中提供的测试代码来看看Theano是否能够检测到GPU。 ?

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解决Ubuntu19 安装Theano问题

import input 然后就可以: python setup.py build python setup.py install ps：Ubuntu环境下安装theano 最近由于特别的需要安装theano...，其实在ubuntu安装theano有几种可选方法，最简单的直接 pip install theano，然后缺少什么包就pip install 安装什么包即可，但是在我安装完之后，跑代码的时候出现了一个问题...： ImportError: cannot import name ‘downsample' 查了一下资料发现是最新版本的已经没有这个了，这个主要是Theano版本更新带来的错误。...解决方法为 pip install theano==0.8.2 通过这个改回较老的版本即可。...总结以上所述是小编给大家介绍的解决Ubuntu19 安装Theano出现”No module named ‘theano.compat.six'”问题，希望对大家有所帮助！

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keras的backend 设置 tensorflow,theano操作

（会默认的给你安装keras最新版本和所需要的theano） 4.安装完成之后，就可以打开notebook,输入import keras 检查是否成功。...但是keras的backend 同时支持tensorflow和theano. 并且默认是tensorflow,因此在win本上需要更改backend为theano才能运行。...WARNING (theano.configdefaults): g++ not detected !...To remove this warning, set Theano flags cxx to an empty string....以上这篇keras的backend 设置 tensorflow,theano操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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利用Theano理解深度学习——Auto Encoder

注：本系列是基于参考文献中的内容，并对其进行整理，注释形成的一系列关于深度学习的基本理论与实践的材料，基本内容与参考文献保持一致，并对这个专题起名为“利用Theano理解深度学习”系列，若文中有任何问题欢迎咨询...“利用Theano理解深度学习”系列分为44个部分，这是第二部分，在第一部分中的算法主要是监督学习算法，在这部分中主要是无监督学习算法和半监督学习算法，主要包括：利用Theano理解深度学习——Auto...Encoder 利用Theano理解深度学习——Denoising Autoencoder 利用Theano理解深度学习——Stacked Denoising Auto Encoder 利用Theano...三、利用Theano实现Autoencoder 在Autoencoder的构建中主要包括以下几个部分： 3.1、导入数据集在导入数据集中，主要使用的是在logistic_sgd中定义的load_data...: theano.tensor.shared_randomstreams.RandomStreams :param theano_rng: Theano的随机数生成 :type input

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Python深度学习之安装theano（windows）

前方预警：windows的坑太多了，抛弃用linux吧安装theano，提前清空自己的python环境吧，坑太多了，anaconda会自动安装path 一，首先安装python包管理anaconda...： [blas] ldflags=-lblas #这里必须写上，不然有找不到文件的错误 [gcc] cxxflags = -ID:\xxxx\MinGW #这里写上自己的MinGW路径三，安装theano...pip install theano #注意一定要使用anaconda的pip 至此简单步骤就结束了阅读安装文档地址：https://www.zhihu.com/question/36609400

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