本文最后更新于 397 天前,其中的信息可能已经过时,如有错误请发送邮件到 wuxianglongblog@163.com
theano
中提供了两种条件语句,ifelse
和 switch
,两者都是用于在符号变量上使用条件语句:
ifelse(condition, var1, var2)
- 如果
condition
为 true
,返回 var1
,否则返回 var2
switch(tensor, var1, var2)
- Elementwise
ifelse
操作,更一般化
switch
会计算两个输出,而 ifelse
只会根据给定的条件,计算相应的输出。
ifelse
需要从 theano.ifelse
中导入,而 switch
在 theano.tensor
模块中。
| import theano, time |
| import theano.tensor as T |
| import numpy as np |
| from theano.ifelse import ifelse |
| Using gpu device 1: Tesla K10.G2.8GB (CNMeM is disabled) |
假设我们有两个标量参数:$a, b$,和两个矩阵 $\mathbf {x, y}$,定义函数为:
定义变量:
| a, b = T.scalars('a', 'b') |
| x, y = T.matrices('x', 'y') |
用 ifelse
构造,小于等于用 T.lt()
,大于等于用 T.gt()
:
| z_ifelse = ifelse(T.lt(a, b), x, y) |
| |
| f_ifelse = theano.function([a, b, x, y], z_ifelse) |
用 switch
构造:
| z_switch = T.switch(T.lt(a, b), x, y) |
| |
| f_switch = theano.function([a, b, x, y], z_switch) |
测试数据:
| val1 = 0. |
| val2 = 1. |
| big_mat1 = np.ones((10000, 1000), dtype=theano.config.floatX) |
| big_mat2 = np.ones((10000, 1000), dtype=theano.config.floatX) |
比较两者的运行速度:
| n_times = 10 |
| |
| tic = time.clock() |
| for i in xrange(n_times): |
| f_switch(val1, val2, big_mat1, big_mat2) |
| print 'time spent evaluating both values %f sec' % (time.clock() - tic) |
| |
| tic = time.clock() |
| for i in xrange(n_times): |
| f_ifelse(val1, val2, big_mat1, big_mat2) |
| print 'time spent evaluating one value %f sec' % (time.clock() - tic) |
| time spent evaluating both values 0.638598 sec |
| time spent evaluating one value 0.461249 sec |