Как применить операции сравнения (min, gt) к ndarray переменных Theano?

Я пытаюсь выполнить байесовскую калибровку с помощью PyMC3; однако моя модельная функция требует сравнения массивов переменных Theano.

Вот иллюстрация проблемы:

import theano.tensor as tt

 # create an example of array of Theano variables
a=np.array([tt.as_tensor_variable(1)*1,tt.as_tensor_variable(1)*2])

 # try to apply operations of comparison

tt.gt(a,1)

->AsTensorError: ('Cannot convert [Elemwise{mul,no_inplace}.0 Elemwise{mul,no_inplace}.0] to TensorType', <class 'numpy.ndarray'>)*

a>1

-> TypeError: Variables do not support boolean operations.

Кто-нибудь знает, как с этим справиться?

python numpy theano pymc3

10.04.2019 14:43

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

163

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Если у вас уже есть NumPy ndarray из TensorVariables, вы можете вывести его в список:

a = np.array([tt.as_tensor_variable(1)*1, tt.as_tensor_variable(1)*2])

res = tt.gt(a.tolist(), 1)
res.eval()
# array([False, True])

Однако, если вы можете, я бы вообще избегал NumPy.

a = [tt.as_tensor_variable(1)*1, tt.as_tensor_variable(1)*2]

res = tt.gt(a, 1)
res.eval()
# array([False, True])

Более того, тип TensorVariable уже имеет полную поддержку многомерности, и, придерживаясь методов в theano.tensor, можно получить более эффективную производительность, чем переход туда и обратно к list или ndarray объектам. Например,

a = tt.as_tensor([1,2])

res = tt.gt(a, 1)
res.eval()
# array([False, True])

Спасибо ! На самом деле я использую существующую функцию модели, разработанную с помощью numpy и pandas, поэтому я бы не хотел переписывать все в теано.

— 12.04.2019 16:23

10.04.2019 17:37