【发布时间】:2015-12-11 06:57:38
【问题描述】:
我正在使用Deep learning Theano。我怎样才能看到像这样的变量的内容:Elemwise{tanh,no_inplace}.0。是logistic layer的输入数据。
【问题讨论】:
标签: input deep-learning classification theano
我正在使用Deep learning Theano。我怎样才能看到像这样的变量的内容:Elemwise{tanh,no_inplace}.0。是logistic layer的输入数据。
【问题讨论】:
标签: input deep-learning classification theano
假设您的变量名为t。然后您可以通过调用t.eval() 对其进行评估。如果需要输入数据,这可能会失败。在这种情况下,您需要通过提供像 t.eval({input_var1: value1, input_var2: value2}) 这样的字典来提供它们。这是评估 theano 表达式的特殊方式。
它在实际程序中的工作方式是创建一个接受必要输入的函数,例如:f = theano.function([input_var1, input_var2], t),将产生一个函数,该函数接受两个输入变量,从中计算 t 并输出结果。
【讨论】:
layer2.output。我想将它们导入weka软件进行进一步分析。
sample_numbers,那么您可以使用{index: sample_numbers} 进行评估
现在,您似乎打印的不是值而是操作。输出 Elemwise{tanh,no_inplace}.0 表示您有一个 tanh 的元素明智操作,但没有就地完成。您仍然需要创建一个接受输入并执行您的操作的函数。然后您需要调用该函数并打印结果。您可以在他们的tutorial 的图形结构部分阅读更多相关信息。
【讨论】: