Theano张量切片...如何使用布尔切片？ [英] Theano tensor slicing... how to use boolean to slice?

问题描述

在numpy中，如果我有一个布尔数组，则可以使用它来选择另一个数组的元素：

In numpy, if I have a boolean array, I can use it to select elements of another array:

>>> import numpy as np
>>> x = np.array([1, 2, 3])
>>> idx = np.array([True, False, True])
>>> x[idx] 
array([1, 3])

我需要这样做在theano。这是我尝试的方法，但是得到了意外的结果。

I need to do this in theano. This is what I tried, but I got an unexpected result.

>>> from theano import tensor as T
>>> x = T.vector()
>>> idx = T.ivector()
>>> y = x[idx]
>>> y.eval({x: np.array([1,2,3]), idx: np.array([True, False, True])})
array([ 2.,  1.,  2.])

有人可以解释theano结果并建议如何获得numpy结果吗？我需要知道如何执行此操作才能正确实例化theano函数声明中的给定参数。

Can someone explain the theano result and suggest how to get the numpy result? I need to know how to do this in order to properly instantiate a 'givens' argument in a theano function declaration. Thanks in advance.

推荐答案

这是在theano中不受支持：

我们不支持布尔值掩码，因为Theano没有布尔类型（我们将int8用于逻辑运算符的输出）。

We do not support boolean masks, as Theano does not have a boolean type (we use int8 for the output of logic operators).

Theano带有掩码的索引（错误的方法）：

Theano indexing with a "mask" (incorrect approach):

>>> t = theano.tensor.arange(9).reshape((3,3))
>>> t[t > 4].eval()  # an array with shape (3, 3, 3)
...

获得Theano结果，例如NumPy：

Getting a Theano result like NumPy:

>>> t[(t > 4).nonzero()].eval()
array([5, 6, 7, 8])

所以您需要 y = x [idx.nonzero（）]

这篇关于Theano张量切片...如何使用布尔切片？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！