Deep learning 第二篇 婴儿学步 Theano如何做算数？

      我们一定记得，我们刚刚开始学会说话以后，我们就开始学习算数，1+1=几呀？那么Teano体系里面如何做算数呢？下面是一个例子：
import theano.tensor as T
from theano import function
x=T.dscalar('x')
y=T.dscalar('y')
z=x+y
f=function([x,y],z)
print f(2,3)
输出：
5.0
两个矩阵相加：
x=T.dmatrix('x') #注意这里使用矩阵类型进行格式化
y=T.dmatrix('y')
z=x+y
f2=function([x,y],z)
print f2(［1,2],[3,4］,［10,20],[30,40］)
到这里，手册里面出现了3个专业名词：
scalars －－－－标量：只有大小，没有方向。比如欧几里几何中的两点的距离。
matrices －－－－矩阵：一种数学标记方法，通常由行和列组成 具体可谷歌下。
vectors －－－向量：也常称为矢量，即有方向的量，与标量相对。
可以用来做加法运算的变量，
The following types are available：
byte: bscalar, bvector, bmatrix, brow, bcol, btensor3, btensor4
16-bit integers: wscalar, wvector, wmatrix, wrow, wcol, wtensor3, wtensor4
32-bit integers: iscalar, ivector, imatrix, irow, icol, itensor3, itensor4
64-bit integers: lscalar, lvector, lmatrix, lrow, lcol, ltensor3, ltensor4
float: fscalar, fvector, fmatrix, frow, fcol, ftensor3, ftensor4
double: dscalar, dvector, dmatrix, drow, dcol, dtensor3, dtensor4
complex: cscalar, cvector, cmatrix, crow, ccol, ctensor3, ctensor4
我的练习代码:
'''
By Chan Wu 2013
'''
import numpy
import theano.tensor as T
from theano import function
#from numpy import asarray
#from PIL import Image
#im=Image.open("/Users/chaimwu/Desktop/test.png")
#im.rotate(45).show()
print "OK!"
#print random.rand(4,4)
print numpy.asarray(［1,2],[3,4],[5,6］).shape
print numpy.asarray(［1,2],[3,4],[5,6］)[2,0]
a = numpy.asarray([1.0, 2.0, 3.0])
b=2.0
print a*b
print b*a
x=T.dscalar('x')
y=T.dscalar('y')
z=x+y
f1=function([x,y],z)
print f1(1,3)
x=T.dmatrix('x')
y=T.dmatrix('y')
z=x+y
f2=function([x,y],z)
print f2(［1,2],[3,4］,［10,20],[30,40］)
x=T.dmatrix()
y=T.dmatrix()
z=x+2**y
f3=function([x,y],z)
print f3(［1,2],[3,4］,［10,20],[30,40］)
x=T.dvector()
y=T.dvector()
z=2*x+2**y
f4=function([x,y],z)
print f4([2,3],[4,5])