Python 为什么在尝试更新共享变量时会出现Theano TypeError？

我试图在函数y=x^2上运行一个非常简单的梯度下降。 我尝试使用以下代码实现它：

import theano
from theano import tensor as T
x = theano.shared(2)
y = x ** 2

dy_dx = T.grad(y, x)
learning_rate = 1
updates = [(x, x - learning_rate * dy_dx)]
fn = theano.function([], [y], updates = updates)

但当我尝试编译函数“fn”时，我得到以下错误：

TypeError: ('An update must have the same type as the original shared 
variable (shared_var=<TensorType(int64, scalar)>, 
shared_var.type=TensorType(int64, scalar), 
update_val=Elemwise{sub,no_inplace}.0, 
update_val.type=TensorType(float64, scalar)).', 'If the difference is 
related to the broadcast pattern, you can call the 
tensor.unbroadcast(var, axis_to_unbroadcast[, ...]) function to remove 
broadcastable dimensions.')

我仍然会犯同样的错误

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我被卡住了：（有什么想法吗？

问题是您的共享变量

x

没有指定类型，因此正在推断一个类型。由于您提供的值是Python整数文本，因此该类型被假定为

int32

。这是一个问题，因为渐变不能很好地处理整数，因此

dy_dx

实际上是一个

float64de>。这反过来又使更新值成为
float64
。共享变量只能使用相同类型的值进行更新（这是错误消息），因此您有一个问题：共享变量是
int32
，但更新是
float64

一种解决方案是将共享变量也设为浮点。这可以通过简单地在
x
的初始值上添加一个小数点来实现

x = theano.shared(2.)

x = theano.shared(2.)