小编Ili*_*kov的帖子

我想使用 jupyter 笔记本中的散景小部件来更新散景图。我的（有点hacky）代码如下所示：

from bokeh.plotting import figure
from bokeh.io import output_notebook, push_notebook, show
from bokeh.models import CustomJS, Slider

output_notebook()

power = 0.5
x = [1,2,3]
y = [i**power for i in x]

fig = figure()
plt = fig.circle(x, y)

def update_plot(power):
    x = plt.data_source.data['x']
    plt.data_source.data['y'] = [i**power for i in x]
    push_notebook(handle=bokeh_handle)  


bokeh_handle = show(fig, notebook_handle=True)

##### new notebook cell #####

callback = CustomJS(code="""
if (IPython.notebook.kernel !== undefined) {
    var kernel = IPython.notebook.kernel;
    cmd = "update_plot(" + cb_obj.value + ")"; …

嗨，我正在关注一个神经网络教程，作者似乎在各处使用共享变量。据我了解，theanos中的共享变量只是内存中的空间，可以由gpu和cpu堆共享。无论如何，我有两个矩阵，它们声明为共享变量，并且我想使用函数对它们执行一些操作。（问题1）如果有人可以解释为什么函数对常规def函数有用的话，我会喜欢的。无论如何，我正在像这样设置我的定义：

import theano
import theano.tensor as T
from theano import function
import numpy as np

class Transform:
    def __init__(self, dimg):
        dimg = dimg.astype(theano.config.floatX)
        self.in_t = theano.shared(dimg, name='dimg', borrow=True)

    def rotate(self, ox, oy, radians):
        value = np.zeros((2 * self.in_t.get_value().shape[0],
                          2 * self.in_t.get_value().shape[1]))
        out_t = theano.shared(value,
                              name='b',
                              dtype=theano.config.floatX),
                              borrow=True)    
        din = theano.tensor.dmatrix('a')
        dout = theano.tensor.dmatrix('b')

        def atest():
            y = x + y
            return y

        f = function(inputs=[],
                     givens={x: self.in_t,
                             y: self.out_t},
                     outputs=atest)    
        return f()

问题是我不知道如何在常规函数输出调用中使用共享变量。我了解可以通过function（[]，.. update =（shared_var_1，upate_function））进行更新。但是，如何在常规功能中访问它们？