TensorVariable的印刷值

问题描述

如何打印aano TensorVariable的数值？
我是新来的，所以请耐心等待：）

我有一个函数，我将 y 作为参数。
现在我想调试 - 将这个 y 的形状打印到控制台。
使用

 打印y.shape 
  

导致控制台输出（我期待的数字，即（2,4,4））：

  Shape.0 
  

或者如何打印例如以下代码的数值结果（这将计算 y 中的多少值大于最大值的一半）：

  errorCount = T.sum（T.gt（T.abs_（y），T.max（y）/2.0））
  

errorCount 应该是一个单一的号码，因为 T.sum 总结所有的值。
但是使用

  print errCount 
  

给我（预期像 134 ）：

  Sum.0 
  

解决方案

如果y是一个变量，y.shape将是一个变量。所以这是正常的

 打印y.shape 
  

返回：

  Shape.0 
  

如果要评估y.shape表达式，可以执行以下操作：

  y.shape.eval（）
  

if y.shape 不输入计算本身（它只取决于共享变量和常量）。否则，如果 y 取决于 x Theano变量，您可以传递这样的输入值：

  y.shape.eval（x = numpy.random.rand（...））
  / pre> 
 
 
这与总和相同。在使用 theano.function 或调用 eval（）之前，您将无法执行计算的符号变量是符号变量
 
 
 
 编辑：根据，较新版本的theano的语法是
  y.shape.eval（{x：numpy.random.rand（...）}）
  
 
How can I print the numerical value of a theano TensorVariable?I'm new to theano, so please be patient :)
I have a function where I get y as a parameter.Now I want to debug-print the shape of this y to the console.Using
print y.shape
results in the console output (i was expecting numbers, i.e. (2,4,4)):
Shape.0
Or how can I print the numerical result of for example the following code (this counts how many values in y are bigger than half the maximum):
errorCount = T.sum(T.gt(T.abs_(y),T.max(y)/2.0))
errorCount should be a single number because T.sum sums up all the values.But using
print errCount
gives me (expected something like 134):
Sum.0
 解决方案 
If y is a theano variable, y.shape will be a theano variable. so it is normal that 
print y.shape
return:
Shape.0
If you want to evaluate the expression y.shape, you can do:
y.shape.eval()
if y.shape do not input to compute itself(it depend only on shared variable and constant). Otherwise, if y depend on the x Theano variable you can pass the inputs value like this:
y.shape.eval(x=numpy.random.rand(...))
this is the same thing for the sum. Theano graph are symbolic variable that do not do computation until you compile it with theano.function or call eval() on them.
EDIT: Per the docs, the syntax in newer versions of theano is
y.shape.eval({x: numpy.random.rand(...)})
                        
这篇关于TensorVariable的印刷值的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！