Theano 张量切片...如何使用布尔值进行切片？

Question

在 numpy 中，如果我有一个布尔数组，我可以用它来选择另一个数组的元素：

>>> import numpy as np
>>> x = np.array([1, 2, 3])
>>> idx = np.array([True, False, True])
>>> x[idx] 
array([1, 3])

我需要在 theano 中做到这一点。这是我尝试过的，但得到了意想不到的结果。

>>> from theano import tensor as T
>>> x = T.vector()
>>> idx = T.ivector()
>>> y = x[idx]
>>> y.eval({x: np.array([1,2,3]), idx: np.array([True, False, True])})
array([ 2.,  1.,  2.])

有人可以解释 theano 结果并建议如何获得 numpy 结果吗？我需要知道如何做到这一点，以便在 theano 函数声明中正确实例化“给定”参数。提前致谢。

Answer 1

Theano不支持此功能：

我们不支持布尔掩码，因为 Theano 没有布尔类型（我们使用 int8 作为逻辑运算符的输出）。

Theano 索引与“掩码”（不正确的方法）：

>>> t = theano.tensor.arange(9).reshape((3,3))
>>> t[t > 4].eval()  # an array with shape (3, 3, 3)
...

获得像 NumPy 这样的 Theano 结果：

>>> t[(t > 4).nonzero()].eval()
array([5, 6, 7, 8])

所以你需要 y = x[idx.nonzero()]