Theano - 共享变量

很多时候，您需要创建在不同函数之间以及对同一函数的多次调用之间共享的变量。举个例子，在训练神经网络时，您需要创建权重向量，为所考虑的每个特征分配权重。在网络训练期间，此向量在每次迭代中都会被修改。因此，它必须在对同一函数的多次调用中全局可访问。因此，我们为此创建了一个共享变量。通常，Theano 会将此类共享变量移动到 GPU(如果有可用的话)。这加快了计算速度。

语法

您可以使用以下语法 − 创建共享变量

import numpy
W = theano.shared(numpy.asarray([0.1, 0.25, 0.15, 0.3]), 'W')

示例

这里创建了由四个浮点数组成的 NumPy 数组。要设置/获取 W 值，您可以使用以下代码片段−

import numpy
W = theano.shared(numpy.asarray([0.1, 0.25, 0.15, 0.3]), 'W')
print ("Original: ", W.get_value())
print ("Setting new values (0.5, 0.2, 0.4, 0.2)")
W.set_value([0.5, 0.2, 0.4, 0.2])
print ("After modifications:", W.get_value())

输出

Original: [0.1 0.25 0.15 0.3 ]
Setting new values (0.5, 0.2, 0.4, 0.2)
After modifications: [0.5 0.2 0.4 0.2]