Python 我可以配置Theano'；x除以0

我使用Theano有点问题。似乎

除以0

会产生

inf

而不是使用例如Numpy这会产生0（至少逆函数的行为是这样的）。看一看:

from theano import function, sandbox, Out, shared
import theano.tensor as T
import numpy as np

reservoirSize   = 7
_eye            = np.eye(reservoirSize)

gpu_I = shared( np.asarray(_eye, np.float32 ) )

simply_inverse = function(
[],
Out(sandbox.cuda.basic_ops.gpu_from_host(
    T.inv( gpu_I )
    ),
    borrow=True
    )
)

gpu_wOut = simply_inverse()
Wout     = np.linalg.inv(_eye)

print "gpu_wOut:\n"
print np.asarray(gpu_wOut)

print "\nWout:\n"
print np.asarray(Wout)
diff_wOut = np.asarray(gpu_wOut) - Wout
diff_wOut = [ diff_wOut[0][i] if diff_wOut[0][i] > epsilon else 0  for i in range(reservoirSize)]
print "\n\nDifference of output weights: (only first row)\n"
print np.asarray(diff_wOut)

结果:

gpu_wOut:

[[  1.  inf  inf  inf  inf  inf  inf]
 [ inf   1.  inf  inf  inf  inf  inf]
 [ inf  inf   1.  inf  inf  inf  inf]
 [ inf  inf  inf   1.  inf  inf  inf]
 [ inf  inf  inf  inf   1.  inf  inf]
 [ inf  inf  inf  inf  inf   1.  inf]
 [ inf  inf  inf  inf  inf  inf   1.]]

Wout:

[[ 1.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  1.  0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  1.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  1.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  1.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  1.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.]]


Difference of output weights (only first row):

[  0.  inf  inf  inf  inf  inf  inf]

---

对于我想在GPU中执行的一些计算来说，这是一个问题，我不想从GPU中获取数据，用

0

替换

inf

，以继续我的计算，当然，因为这会大大减慢计算过程。

无张量

计算元素逆

np.linalg.inv

计算逆矩阵

从数学上讲，这不是一回事

---

---

您可能正在寻找实验性的

在代码中没有

numpy

除以0…-你的矩阵不是奇异的，所以行列式是非零的，将所有元素倒置意味着计算（x_ij）^（-1），这意味着元素等于0 1/0。但无论出于什么原因，这种情况正在发生，我都需要一个解决方案，来应对这种情况。可能只是因为我不再研究张量数学（如果我曾经研究过的话），但是有没有理由假设矩阵的张量逆等于矩阵的逆？@StefanR.Falk：你知道theano张量倒数和numpy矩阵逆是完全不同的数学运算，不是吗？你可以阅读文档：，