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pytensor
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a15c4841
提交
a15c4841
authored
6月 23, 2015
作者:
Guillaume Alain
提交者:
Guillaume Alain
6月 29, 2015
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CCW doc for __props__
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10901b6a
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+73
-1
extending_theano.txt
doc/tutorial/extending_theano.txt
+73
-1
没有找到文件。
doc/tutorial/extending_theano.txt
浏览文件 @
a15c4841
...
...
@@ -259,7 +259,7 @@ Op Example
def make_node(self, x):
# check that the theano version has support for __props__
assert hasattr(self, '_
props
')
assert hasattr(self, '_
_props__
')
x = theano.tensor.as_tensor_variable(x)
return theano.Apply(self, [x], [x.type()])
...
...
@@ -297,6 +297,78 @@ You can try it as follows:
print out
Example for properties of a Op
==========
We can modify the previous piece of code in order to demonstrate
the usage of the :attr:`__props__` attribute.
We create an Op that takes a variable ``x`` and returns ``a*x+b``.
We want to say that two such ops are equal when their values of ``a``
and ``b`` are equal.
.. code-block:: python
import theano
class AXPBOp(theano.Op):
"""
This creates an Op that takes x to a*x+b.
"""
__props__ = ("a", "b")
def __init__(self, a, b):
self.a = a
self.b = b
super(AXPBOp, self).__init__()
def make_node(self, x):
# check that the theano version has support for __props__
assert hasattr(self, '__props__')
x = theano.tensor.as_tensor_variable(x)
return theano.Apply(self, [x], [x.type()])
def perform(self, node, inputs, output_storage):
x = inputs[0]
z = output_storage[0]
z[0] = self.a * x + self.b
def infer_shape(self, node, i0_shapes):
return i0_shapes
def grad(self, inputs, output_grads):
return [a * output_grads[0] + b]
The use of :attr:`__props__` saves
the user the trouble of implementing :func:`__eq__` and :func:`__hash__` manually.
We can test this by running the following segment:
.. code-block:: python
mult4plus5op = AXPBOp(4, 5)
another_mult4plus5op = AXPBOp(4, 5)
mult2plus3op = AXPBOp(2, 3)
assert mult4plus5op == another_mult4plus5op
assert mult4plus5op != mult2plus3op
x = theano.tensor.matrix()
f = theano.function([x], mult4plus5op(x))
g = theano.function([x], mult2plus3op(x))
import numpy
inp = numpy.random.rand(5, 4).astype(numpy.float32)
assert numpy.allclose(4 * inp + 5, f(inp))
assert numpy.allclose(2 * inp + 3, g(inp))
How To Test it
==============
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