将输入参数传递给Theano函数的正确方法是什么？

Question

我正在使用安装了Theano库的Python 2.7 (更新版)，我在定义Theano函数时遇到了输入参数的问题。

代码是：

    corruption_level = T.scalar('corruption')  # % of corruption to use
    learning_rate = T.scalar('lr')  # learning rate to use

    fn = theano.function(
        inputs=[
            index,
            theano.In(corruption_level, value=0.2),
            theano.In(learning_rate, value=0.1)
        ],
        outputs=cost,
        updates=updates,
        givens={
            self.x: train_set_x[batch_begin: batch_end]
        }
    )

它是从这里取的：

http://deeplearning.net/tutorial/code/SdA.py

在Eclipse中，它给出了这个错误：

NotImplementedError: In() instances and tuple inputs trigger the old
semantics, which disallow using updates and givens

因此，如果我以这种方式更改代码：

        fn = theano.function(
            inputs=[
                index,
                #theano.In(corruption_level, value=0.2),
                #theano.In(learning_rate, value=0.1)
                corruption_level,
                learning_rate
            ],
            outputs=cost,
            updates=updates,
            givens={
                self.x: train_set_x[batch_begin: batch_end]
            }
        )

它可以工作，但我不能传递corruption_level和learning_rate的值。

有人能帮上忙吗？谢谢!

卢卡

Answer 1

被正式弃用，并有一个计划的替代。在几天内，它被从Theano开发版本中删除。但后来我们意识到，最好是保留它，然后更改它，然后去掉我们计划的替代方案。

在此期间，Theano想要什么和深度学习教程之间也存在一些不一致之处。

这个问题已经解决了。因此，现在，更新到Theano 0.8或使用Theano的当前开发版本，它应该可以正常工作。

也许其他有相关问题的人可能需要更新深度学习教程代码，因为在几天内，它正在使用我们删除的计划替换。

theano.In()现在按照您的问题工作。