将输入参数传递给Theano函数的正确方法是什么？

Question

我正在使用安装了Theano库的Python 2.7(更新版本),我对输入参数有问题,定义了Theano函数.

代码是:

    corruption_level = T.scalar('corruption')  # % of corruption to use
    learning_rate = T.scalar('lr')  # learning rate to use

    fn = theano.function(
        inputs=[
            index,
            theano.In(corruption_level, value=0.2),
            theano.In(learning_rate, value=0.1)
        ],
        outputs=cost,
        updates=updates,
        givens={
            self.x: train_set_x[batch_begin: batch_end]
        }
    )

它取自这里:

http://deeplearning.net/tutorial/code/SdA.py

它给了我这个错误,使用Eclipse:

NotImplementedError: In() instances and tuple inputs trigger the old
semantics, which disallow using updates and givens

所以,如果我以这种方式更改代码:

        fn = theano.function(
            inputs=[
                index,
                #theano.In(corruption_level, value=0.2),
                #theano.In(learning_rate, value=0.1)
                corruption_level,
                learning_rate
            ],
            outputs=cost,
            updates=updates,
            givens={
                self.x: train_set_x[batch_begin: batch_end]
            }
        )

它有效,但我无法传递corruption_level和learning_rate的值.

有人可以帮忙吗？谢谢!

卢卡

Answer 1

In 已被正式弃用，并且有计划的替代品。几天之内，它就从 Theano 开发版本中删除了。但后来我们意识到最好保留它并改变它并摆脱我们计划的替代品。

在那段时间，Theano 想要的和深度学习教程之间也存在一些不一致。

这是固定的。所以现在，更新到 Theano 0.8 或使用 Theano 的当前开发版本，它应该可以正常工作。

也许其他有相关问题的人可能需要更新深度学习教程代码几天，它正在使用我们删除的计划替换。

theano.In() 现在按照您的问题工作。