有没有办法在不重新编译Theano的情况下更改函数的更新列表？ [英] Is there a way to change a function's update list without re-compiling it in Theano?

问题描述

实际上，我想改变不同训练阶段的学习率。例如：

 我在范围内（iter_num）：
 learn_rate = i * alpha 
 do_training学习速度，......）
  

显然，为每次迭代重新编译一个新函数将会太慢。
所以我想知道在Theano中有更好的方法吗？
Thanks！

解决方案

您可以将学习率设为符号变量，并将其传递到如下所示的训练函数中：

 进口numpy 
进口theano 
将theano.tensor导入为t 
 
 
 def compile（input_size，hidden_​​size，output_size）：
 W_h = theano.shared（numpy.random.standard_normal（size =（input_size，hidden_​​size））。astype（theano.config.floatX））
 b_h = theano.shared（numpy.zeros（（hidden_​​size，），dtype = theano.config.floatX））
 W_y = theano.shared（numpy.random.standard_normal（size =（hidden_​​size，output_size）） .astype（theano.config.floatX））
 b_y = theano.shared（numpy.zeros（（output_size，），dtype = theano.config.floatX））
 
x = tt.matrix （'x'）
z = tt.ivector（'z'）
 learning_rate = tt.scalar（）
h = tt.tanh（theano.dot（x，W_h）+ b_h）
y = tt.nnet.softmax（theano.dot（h，W_y）+ b_y）
 cost = tt.nnet.categorical_crossentropy（y， z）.mean（）
 updates = [（p，p  -  learning_rate * tt.grad（cost，p））for p in（W_h，b_h，W_y，b_y）] 
 return theano.function （[x，z，learning_rate]，outputs = cost，updates = updates）
 
 $ b def main（）：
 input_size = 5 
 hidden_​​size = 4 
 output_size = 3 
 train = compile（input_size，hidden_​​size，output_size）
 print train（[[0,1,2,3,4]，[5,6,7,8,9] ]，[1,2]，0.1）
 
 
 main（）
  

请注意，训练功能现在有三个参数;第三是学习率。

Indeed I want to change the learning rate at different periods of training. Something like:

for i in range(iter_num):
    learn_rate = i*alpha
    do_training(learn_rate,...)

Apparently recompiling a new function for every iteration is going to be too slow. So I was wondering is there a better way to do it in Theano? Thanks!

解决方案

You can make the learning rate a symbolic variable and pass it into the training function like this:

import numpy
import theano
import theano.tensor as tt


def compile(input_size, hidden_size, output_size):
    W_h = theano.shared(numpy.random.standard_normal(size=(input_size, hidden_size)).astype(theano.config.floatX))
    b_h = theano.shared(numpy.zeros((hidden_size,), dtype=theano.config.floatX))
    W_y = theano.shared(numpy.random.standard_normal(size=(hidden_size, output_size)).astype(theano.config.floatX))
    b_y = theano.shared(numpy.zeros((output_size,), dtype=theano.config.floatX))

    x = tt.matrix('x')
    z = tt.ivector('z')
    learning_rate = tt.scalar()
    h = tt.tanh(theano.dot(x, W_h) + b_h)
    y = tt.nnet.softmax(theano.dot(h, W_y) + b_y)
    cost = tt.nnet.categorical_crossentropy(y, z).mean()
    updates = [(p, p - learning_rate * tt.grad(cost, p)) for p in (W_h, b_h, W_y, b_y)]
    return theano.function([x, z, learning_rate], outputs=cost, updates=updates)


def main():
    input_size = 5
    hidden_size = 4
    output_size = 3
    train = compile(input_size, hidden_size, output_size)
    print train([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]], [1, 2], 0.1)


main()

Note that the training function now has three parameters; the third is the learning rate.

这篇关于有没有办法在不重新编译Theano的情况下更改函数的更新列表？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！