7.2.6 Theano如何处理形状信息
译者：Python 文档协作翻译小组，原文：How Shape Information is Handled by Theano。
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在构建图形时，不可能严格执行Theano变量的形状，因为在运行时间为Theano函数的参数提供的特定值可能会调整其图形中的Theano变量的形状。
目前，关于形状的信息在Theano中以两种方式使用：
为了在CPU和GPU上生成用于2d卷积的更快的C代码，当预先知道确切的输出形状时。
-
当我们只想知道形状，而不是变量的实际值时，去除图中的计算。这通过Op.infer_shape方法完成。
例：
>>> import theano
>>> x = theano.tensor.matrix('x')
>>> f = theano.function([x], (x ** 2).shape)
>>> theano.printing.debugprint(f)
MakeVector{dtype='int64'} [id A] '' 2
|Shape_i{0} [id B] '' 1
| |x [id C]
|Shape_i{1} [id D] '' 0
|x [id C]
此编译函数的输出不包含任何乘法或幂。Theano已经删除它们直接计算输出的形状。
Shape Inference Problem
Theano在图形中传播关于形状的信息。有时这可能会导致错误。考虑这个例子：
>>> import numpy
>>> import theano
>>> x = theano.tensor.matrix('x')
>>> y = theano.tensor.matrix('y')
>>> z = theano.tensor.join(0, x, y)
>>> xv = numpy.random.rand(5, 4)
>>> yv = numpy.random.rand(3, 3)
>>> f = theano.function([x, y], z.shape)
>>> theano.printing.debugprint(f)
MakeVector{dtype='int64'} [id A] '' 4
|Elemwise{Add}[(0, 0)] [id B] '' 3
| |Shape_i{0} [id C] '' 1
| | |x [id D]
| |Shape_i{0} [id E] '' 2
| |y [id F]
|Shape_i{1} [id G] '' 0
|x [id D]
>>> f(xv, yv) # DOES NOT RAISE AN ERROR AS SHOULD BE.
array([8, 4])
>>> f = theano.function([x,y], z)# Do not take the shape.
>>> theano.printing.debugprint(f)
Join [id A] '' 0
|TensorConstant{0} [id B]
|x [id C]
|y [id D]
>>> f(xv, yv)
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: ...
正如你所看到的，当仅仅请求一些计算的形状（在示例中join）时，直接计算推断的形状，而不执行计算本身（没有join
这使得形状的计算更快，但它也可以隐藏错误。在此示例中，join的输出形状的计算仅基于第一个输入Theano变量完成，这导致错误。
这可能会发生在其他操作，例如elemwise和dot。实际上，为了执行一些优化（例如，对于速度或稳定性），Theano假定计算是正确的，并且在第一位置是一致的，如在这里。
您可以通过运行代码而不进行此优化，使用Theano标志optimizer_excluding=local_shape_to_shape_i来检测这些问题。你也可以通过在模式FAST_COMPILE（它不会应用此优化，也不会应用大多数其他优化）或DebugMode优化（慢得多））。
Specifing Exact Shape
目前，指定一个形状不是那么容易和灵活，我们希望，我们计划一些升级。这里是可以做什么的当前状态：
- 你可以直接传递形状信息到
ConvOp创建时调用conv2d。你只需在调用中设置参数image_shape和filter_shape。它们必须是4个元素的元组。例如：
theano.tensor.nnet.conv2d(..., image_shape=(7, 3, 5, 5), filter_shape=(2, 3, 4, 4))
- 您可以使用
SpecifyShapeop在图形中的任何位置添加形状信息。这允许执行一些优化。在以下示例中，这使得有可能将Theano函数预先计算为常数。
>>> import theano
>>> x = theano.tensor.matrix()
>>> x_specify_shape = theano.tensor.specify_shape(x, (2, 2))
>>> f = theano.function([x], (x_specify_shape ** 2).shape)
>>> theano.printing.debugprint(f)
DeepCopyOp [id A] '' 0
|TensorConstant{(2,) of 2} [id B]
Future Plans
参数“恒定形状”将添加到
theano.shared()。这可能是shared变量??最常见的情况。它将使代码更简单，并且可以检查更新shared变量??时形状不会改变。
Shape Inference Problem
Theano在图形中传播关于形状的信息。有时这可能会导致错误。考虑这个例子：
>>> import numpy
>>> import theano
>>> x = theano.tensor.matrix('x')
>>> y = theano.tensor.matrix('y')
>>> z = theano.tensor.join(0, x, y)
>>> xv = numpy.random.rand(5, 4)
>>> yv = numpy.random.rand(3, 3)
>>> f = theano.function([x, y], z.shape)
>>> theano.printing.debugprint(f)
MakeVector{dtype='int64'} [id A] '' 4
|Elemwise{Add}[(0, 0)] [id B] '' 3
| |Shape_i{0} [id C] '' 1
| | |x [id D]
| |Shape_i{0} [id E] '' 2
| |y [id F]
|Shape_i{1} [id G] '' 0
|x [id D]
>>> f(xv, yv) # DOES NOT RAISE AN ERROR AS SHOULD BE.
array([8, 4])
>>> f = theano.function([x,y], z)# Do not take the shape.
>>> theano.printing.debugprint(f)
Join [id A] '' 0
|TensorConstant{0} [id B]
|x [id C]
|y [id D]
>>> f(xv, yv)
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: ...
正如你所看到的，当仅仅请求一些计算的形状（在示例中join）时，直接计算推断的形状，而不执行计算本身（没有join
这使得形状的计算更快，但它也可以隐藏错误。在此示例中，join的输出形状的计算仅基于第一个输入Theano变量完成，这导致错误。
这可能会发生在其他操作，例如elemwise和dot。实际上，为了执行一些优化（例如，对于速度或稳定性），Theano假定计算是正确的，并且在第一位置是一致的，如在这里。
您可以通过运行代码而不进行此优化，使用Theano标志optimizer_excluding=local_shape_to_shape_i来检测这些问题。你也可以通过在模式FAST_COMPILE（它不会应用此优化，也不会应用大多数其他优化）或DebugMode优化（慢得多））。
Specifing Exact Shape
目前，指定一个形状不是那么容易和灵活，我们希望，我们计划一些升级。这里是可以做什么的当前状态：
- 你可以直接传递形状信息到
ConvOp创建时调用conv2d。你只需在调用中设置参数image_shape和filter_shape。它们必须是4个元素的元组。例如：
theano.tensor.nnet.conv2d(..., image_shape=(7, 3, 5, 5), filter_shape=(2, 3, 4, 4))
- 您可以使用
SpecifyShapeop在图形中的任何位置添加形状信息。这允许执行一些优化。在以下示例中，这使得有可能将Theano函数预先计算为常数。
>>> import theano
>>> x = theano.tensor.matrix()
>>> x_specify_shape = theano.tensor.specify_shape(x, (2, 2))
>>> f = theano.function([x], (x_specify_shape ** 2).shape)
>>> theano.printing.debugprint(f)
DeepCopyOp [id A] '' 0
|TensorConstant{(2,) of 2} [id B]
