09.06 Theano 条件语句

calendar May 5, 2026 · 2 分钟阅读 · Python Theano 条件语句  ·
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Theano 条件语句

theano 中提供了两种条件语句，ifelse 和 switch，两者都是用于在符号变量上使用条件语句：

  • ifelse(condition, var1, var2)
    • 如果 condition 为 true，返回 var1，否则返回 var2
  • switch(tensor, var1, var2)
    • Elementwise ifelse 操作，更一般化
  • switch 会计算两个输出，而 ifelse 只会根据给定的条件，计算相应的输出。

ifelse 需要从 theano.ifelse 中导入，而 switch 在 theano.tensor 模块中。

1import theano, time
2import theano.tensor as T
3import numpy as np
4from theano.ifelse import ifelse

Using gpu device 1: Tesla K10.G2.8GB (CNMeM is disabled)

假设我们有两个标量参数：$a, b$，和两个矩阵 $\mathbf{x, y}$，定义函数为：

$$ \mathbf z = f(a, b,\mathbf{x, y}) = \left{ \begin{aligned} \mathbf x & ,\ a <= b\ \mathbf y & ,\ a > b \end{aligned} \right. $$

定义变量：

1a, b = T.scalars('a', 'b')
2x, y = T.matrices('x', 'y')

用 ifelse 构造，小于等于用 T.lt()，大于等于用 T.gt()：

1z_ifelse = ifelse(T.lt(a, b), x, y)
2
3f_ifelse = theano.function([a, b, x, y], z_ifelse)

用 switch 构造：

1z_switch = T.switch(T.lt(a, b), x, y)
2
3f_switch = theano.function([a, b, x, y], z_switch)

测试数据：

1val1 = 0.
2val2 = 1.
3big_mat1 = np.ones((10000, 1000), dtype=theano.config.floatX)
4big_mat2 = np.ones((10000, 1000), dtype=theano.config.floatX)

比较两者的运行速度：

 1n_times = 10
 2
 3tic = time.clock()
 4for i in xrange(n_times):
 5    f_switch(val1, val2, big_mat1, big_mat2)
 6print 'time spent evaluating both values %f sec' % (time.clock() - tic)
 7
 8tic = time.clock()
 9for i in xrange(n_times):
10    f_ifelse(val1, val2, big_mat1, big_mat2)
11print 'time spent evaluating one value %f sec' % (time.clock() - tic)

time spent evaluating both values 0.638598 sec
time spent evaluating one value 0.461249 sec