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pytensor
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6bcd517e
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6bcd517e
authored
3月 25, 2017
作者:
amrithasuresh
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372ae95e
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+6
-6
elemwise.py
theano/tensor/elemwise.py
+6
-6
没有找到文件。
theano/tensor/elemwise.py
浏览文件 @
6bcd517e
...
@@ -507,8 +507,8 @@ second dimension
...
@@ -507,8 +507,8 @@ second dimension
self
.
nfunc
=
getattr
(
np
,
self
.
nfunc_spec
[
0
])
self
.
nfunc
=
getattr
(
np
,
self
.
nfunc_spec
[
0
])
elif
0
<
self
.
scalar_op
.
nin
<
32
:
elif
0
<
self
.
scalar_op
.
nin
<
32
:
self
.
ufunc
=
np
.
frompyfunc
(
self
.
scalar_op
.
impl
,
self
.
ufunc
=
np
.
frompyfunc
(
self
.
scalar_op
.
impl
,
self
.
scalar_op
.
nin
,
self
.
scalar_op
.
nin
,
self
.
scalar_op
.
nout
)
self
.
scalar_op
.
nout
)
def
get_output_info
(
self
,
dim_shuffle
,
*
inputs
):
def
get_output_info
(
self
,
dim_shuffle
,
*
inputs
):
"""Return the outputs dtype and broadcastable pattern and the
"""Return the outputs dtype and broadcastable pattern and the
...
@@ -751,8 +751,8 @@ second dimension
...
@@ -751,8 +751,8 @@ second dimension
impl
==
'py'
):
impl
==
'py'
):
ufunc
=
np
.
frompyfunc
(
self
.
scalar_op
.
impl
,
ufunc
=
np
.
frompyfunc
(
self
.
scalar_op
.
impl
,
len
(
node
.
inputs
),
len
(
node
.
inputs
),
self
.
scalar_op
.
nout
)
self
.
scalar_op
.
nout
)
if
self
.
scalar_op
.
nin
>
0
:
if
self
.
scalar_op
.
nin
>
0
:
# We can reuse it for many nodes
# We can reuse it for many nodes
self
.
ufunc
=
ufunc
self
.
ufunc
=
ufunc
...
@@ -1416,7 +1416,7 @@ class CAReduce(Op):
...
@@ -1416,7 +1416,7 @@ class CAReduce(Op):
v_shape
=
list
(
variable
.
shape
)
v_shape
=
list
(
variable
.
shape
)
del
v_shape
[
dimension
]
del
v_shape
[
dimension
]
variable
=
np
.
empty
(
tuple
(
v_shape
),
variable
=
np
.
empty
(
tuple
(
v_shape
),
dtype
=
acc_dtype
)
dtype
=
acc_dtype
)
variable
.
fill
(
self
.
scalar_op
.
identity
)
variable
.
fill
(
self
.
scalar_op
.
identity
)
else
:
else
:
raise
ValueError
((
raise
ValueError
((
...
@@ -1437,7 +1437,7 @@ class CAReduce(Op):
...
@@ -1437,7 +1437,7 @@ class CAReduce(Op):
else
:
else
:
# Force a copy
# Force a copy
output
[
0
]
=
np
.
array
(
variable
,
copy
=
True
,
output
[
0
]
=
np
.
array
(
variable
,
copy
=
True
,
dtype
=
node
.
outputs
[
0
]
.
type
.
dtype
)
dtype
=
node
.
outputs
[
0
]
.
type
.
dtype
)
def
infer_shape
(
self
,
node
,
shapes
):
def
infer_shape
(
self
,
node
,
shapes
):
ishape
,
=
shapes
ishape
,
=
shapes
...
...
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