Python theano scan：如何以占位符提要作为输入输出\u信息

我对theano中扫描的输出信息感到困惑。下面是计算**k的扫描示例：

k = T.iscalar("k")
A = T.vector("A")
def inner_fct(prior_result, B):
    return prior_result * B
# Symbolic description of the result
result, updates = theano.scan(fn=inner_fct,
                            outputs_info=T.ones_like(A),
                            non_sequences=A, n_steps=k)
# Scan has provided us with A ** 1 through A ** k.  Keep only the last
# value. Scan notices this and does not waste memory saving them.
final_result = result[-1]
power = theano.function(inputs=[A, k], outputs=final_result,
                      updates=updates)
print(power(range(10), 2))

我做了如下小改动：

k = T.iscalar("k")
A = T.vector("A")
def inner_fct(prior_result, B):
    return B, B, prior_result * B   #!! change return of inner_fct
#!! change scan as below
[B1, B2, result], updates = theano.scan(fn=inner_fct,
                            outputs_info=[None, None, T.ones_like(A)],
                            non_sequences=A, n_steps=k)
final_result = result[-1]
power = theano.function(inputs=[A, k], outputs=final_result,
                      updates=updates)
print(power(range(10), 2))

它仍然得到与原来相同的结果。当我改变outpus\u info=[None，T.ones\u like（A），None]或outpus\u info=[T.ones\u like（A），None，None]时，仍然得到相同的结果。 像（A）这样的T.ones将作为内部fct中先验结果的首字母，因此我可以假设theano将找到一个not None作为先验结果的首字母吗

theano如何在输出信息中选择首字母作为输入

k = T.iscalar("k")
A = T.vector("A")
def inner_fct(prior_result, B):
    return B, prior_result*B, prior_result * B   #!! change return of inner_fct
#!! change scan as below
[B1, B2, result], updates = theano.scan(fn=inner_fct,
                            outputs_info=[None, None, T.ones_like(A)],
                            non_sequences=A, n_steps=k)
power = theano.function(inputs=[A, k], outputs=[B2,result],
                      updates=updates)
print(power(range(10), 2))

---

outputs_info中的第二个参数为None，这意味着内部_fct的第二个输出不是重复的，但是

print（功率范围（10），2））

显示

B2

与

结果相同
outputs_info
的工作原理与所说的一样

特别是,

输出信息是无变量或字典的列表
描述循环计算的输出的初始状态

以及

如果提供None而不是变量或空字典扫描
假设您不会对此输出使用任何抽头（如
地图示例）

outputs\u info
列表中的元素数量应与
scan
step函数返回的值数量相匹配。在第一个示例中，step函数返回单个值，因此
outputs_info
应该（并且确实）包含单个元素。在第二个示例中，step函数返回三个值，因此
outputs\u info
应该（并且确实）包含三个元素

对于
outputs\u info
中的每个值，如果它是
None
，则表示该值不是重复出现的（此位置的输出不会提供给以后的迭代）。非
None

输出_info

值表示该位置的阶跃输出是重复的，提供的值是第一步中传递给阶跃函数的初始值；后续步骤接收上一步骤的输出

因此，

scan

并没有做一些聪明的魔术来自动找出哪个元素包含初始值。在第二个示例中，您只是告诉Theano做一些特定的事情，step函数返回两个非递归值（因此是两个

None

s），然后是一个递归值（因此是第三个位置的初始值）

---

在第三个示例（添加到问题编辑中）中，步骤函数（第三个）仍然只有一个循环输出。正是

outputs\u info

值决定了哪些输出是重复的，在第三个示例中，只有一个非

None

outputs\u info

值。

B2

函数输出和

结果

函数输出是相同的，因为它们具有相同的计算表达式：

previor\u result*B

。迭代这两个值中的哪一个并不重要，它们始终保持相同。

输出信息

的工作原理与所说的一样

特别是,

输出信息是无变量或字典的列表 描述循环计算的输出的初始状态

以及

如果提供None而不是变量或空字典扫描 假设您不会对此输出使用任何抽头（如 地图示例）

outputs\u info

列表中的元素数量应与

scan

step函数返回的值数量相匹配。在第一个示例中，step函数返回单个值，因此

outputs_info

应该（并且确实）包含单个元素。在第二个示例中，step函数返回三个值，因此

outputs\u info

应该（并且确实）包含三个元素

对于

outputs\u info

中的每个值，如果它是

None

，则表示该值不是重复出现的（此位置的输出不会提供给以后的迭代）。非None

输出_info

值表示该位置的阶跃输出是重复的，提供的值是第一步中传递给阶跃函数的初始值；后续步骤接收上一步骤的输出

因此，

scan

并没有做一些聪明的魔术来自动找出哪个元素包含初始值。在第二个示例中，您只是告诉Theano做一些特定的事情，step函数返回两个非递归值（因此是两个

None

s），然后是一个递归值（因此是第三个位置的初始值）

---

在第三个示例（添加到问题编辑中）中，步骤函数（第三个）仍然只有一个循环输出。正是

outputs\u info

值决定了哪些输出是重复的，在第三个示例中，只有一个非

None

outputs\u info

值。

B2

函数输出和

结果

函数输出是相同的，因为它们具有相同的计算表达式：

previor\u result*B

。迭代这两个值中的哪一个并不重要，它们始终保持相同。

我仍然有点困惑。如果将内部\u fct的输出更改为

，则返回B、前一个\u结果*B、前一个\u结果*B

，并像往常一样输出\u信息。然后我们可以看到运行

power

后

result

与

B2

相同，这意味着

B2

是反复出现的。但是第二个输出信息是None，这意味着

B2

不是重复出现的，有什么我误解的吗？对不起，我不明白。您能否编辑您的问题以包含此附加变体的代码？对不起，我没有说清楚。我通过添加第三个代码块来编辑我的问题。你的第二个