theano - wie man viele der gleichen Funktion hat

Question

Der Eingang ist ein Array variabler Größe. Ich kann nur jeweils ein Beispiel in train_model bearbeiten. Ich möchte die Summe der Ziele für die Elemente im Stapel ansammeln und dann Regularisierung und Gradientenabstieg anwenden.

Momentan ist dies die Trainingsphase, in der Aktualisierungen für jedes Element xi durchgeführt werden.

for epoch in range(n_epochs): 
minibatch_avg_cost = 0 
for xi in dataset.get_next_xi(batch_size): 
    minibatch_avg_cost += train_model(xi) 

    print(minibatch_avg_cost) 

Wie kann ich Ergebnisse von train_model (xi) für die Anzahl der Elemente in der Charge und tut dann das Updates?

Answer 1

Verwenden Sie einfach alle Elemente in dataset.get_next_xi(batch_size) als Eingabe und erstellen Sie eine theano-Funktion, um die Durchschnittskosten (statt nur einer Kosten) zu berechnen und die Aktualisierungen mit den Durchschnittskosten durchzuführen. Sie können den Beispielcode aus here

sehen sie Theanos Funktion von Zugmodell wie folgt verwenden:

train_model = theano.function(
    inputs=[index], 
    outputs=cost, 
    updates=updates, 
    givens={ 
     x: train_set_x[index * batch_size: (index + 1) * batch_size], 
     y: train_set_y[index * batch_size: (index + 1) * batch_size] 
    } 
) 

mit cost ist durchschnittlichen Kosten der Datensätze Batch