Theano：使用 theano.scan 和 theano.scan_module.until

Question

我刚开始使用 theano.scan 和 theano.scan_module.until。从文档 here, I'm not sure how to set variables in my while loop, and I'm uncertain how to adapt this post here 到使用 theano.scan_module.until.

这是我想翻译成等效的 theano 的代码。有人想尝试翻译这个吗？（也许还会解释翻译后的代码。）

# Code to perform a random walk using a row stochastic matrix M.
for i in range(100):
    r_last = r
    r = r.dot(M)
    err = np.linalg.norm(r - r_last, ord=1).sum()
    if err < N * tol:
        break

我在这里看到三个赋值操作和一个 if 语句。但我不知道如何将其翻译成 theano。

如果你好奇的话，你可以粘贴上面的代码来设置变量

import numpy as np

N = 3
tol = 1.0e-6
M = np.random.rand(N, N)
M = M / M.sum(axis=1).reshape(-1, 1)

r = np.ones(N, dtype=np.float) / N

Answer 1

鉴于：

N = 3
tol = 1.0e-6

您可以这样定义您的符号函数：

r_init = T.vector()
W = T.matrix()

def step(r):
    r_prime = T.dot(r, W)
    delta = (r_prime - r).norm(1)
    condition = T.lt(delta, N * tol)
    return r_prime, theano.scan_module.until(condition)

outputs, updates = theano.scan(step, outputs_info=[r_init], n_steps=1024)
r_final = outputs[-1]

solve = theano.function(inputs=[r_init, W], outputs=r_final)

然后像这样使用它：

M = np.random.rand(N, N)
M /= M.sum(axis=1).reshape((-1, 1))

r = np.ones(N, dtype=np.float) / N

print solve(r, M)

顺便说一下，您没有执行 "random walk." 您正在求解 r 使得 rW = r，通常称为马尔可夫链的平稳分布。

Theano：使用 theano.scan 和 theano.scan_module.until

Theano: Using theano.scan with theano.scan_module.until

python

while-loop

theano