Theano tutorial

import theano.tensor as T
from theano import function

x=T.dscalar(‘x‘)
y=T.dscalar(‘y‘)
z=x+y 
f=function([x,y],z)
print f(2,3)

输出：

5.0

两个矩阵相加：

x=T.dmatrix(‘x‘)    #注意这里使用矩阵类型进行格式化
y=T.dmatrix(‘y‘)
z=x+y 
f2=function([x,y],z)

print f2(［1,2],[3,4］,［10,20],[30,40］)

到这里，手册里面出现了3个专业名词：

scalars －－－－标量：只有大小，没有方向。比如欧几里几何中的两点的距离。
matrix －－－－矩阵：一种数学标记方法，通常由行和列组成.
vectors －－－向量：也常称为矢量，即有方向的量，与标量相对。

可以用来做加法的变量：

The following types are available：
byte: bscalar, bvector, bmatrix, brow, bcol, btensor3, btensor4
16-bit integers: wscalar, wvector, wmatrix, wrow, wcol, wtensor3, wtensor4
32-bit integers: iscalar, ivector, imatrix, irow, icol, itensor3, itensor4
64-bit integers: lscalar, lvector, lmatrix, lrow, lcol, ltensor3, ltensor4
float: fscalar, fvector, fmatrix, frow, fcol, ftensor3, ftensor4
double: dscalar, dvector, dmatrix, drow, dcol, dtensor3, dtensor4
complex: cscalar, cvector, cmatrix, crow, ccol, ctensor3, ctensor4

import numpy 

import theano.tensor as T
from theano import function
#from numpy import asarray 
#from PIL import  Image
#im=Image.open("/Users/chaimwu/Desktop/test.png")
#im.rotate(45).show()
print "OK!"
#print random.rand(4,4)

print numpy.asarray(［1,2],[3,4],[5,6］).shape
print numpy.asarray(［1,2],[3,4],[5,6］)[2,0]


a = numpy.asarray([1.0, 2.0, 3.0])
b=2.0 
print a*b 
print b*a


x=T.dscalar(‘x‘)
y=T.dscalar(‘y‘)
z=x+y 
f1=function([x,y],z)

print f1(1,3)

x=T.dmatrix(‘x‘)
y=T.dmatrix(‘y‘)
z=x+y 
f2=function([x,y],z)

print f2(［1,2],[3,4］,［10,20],[30,40］)


x=T.dmatrix()
y=T.dmatrix()
z=x+2**y 
f3=function([x,y],z)

print f3(［1,2],[3,4］,［10,20],[30,40］)


x=T.dvector()
y=T.dvector()
z=2*x+2**y 
f4=function([x,y],z)

print f4([2,3],[4,5])

Theano tutorial

原文：http://www.cnblogs.com/ZJUT-jiangnan/p/4874838.html