如何将比较操作（mini，gt）应用于Theano变量数组？

Question

我正在尝试用PyMC3进行贝叶斯校准;但是，我的模型函数需要比较Theano变量的数组。

这里是问题的说明：

import theano.tensor as tt

 # create an example of array of Theano variables
a=np.array([tt.as_tensor_variable(1)*1,tt.as_tensor_variable(1)*2])

 # try to apply operations of comparison

tt.gt(a,1)

->AsTensorError: ('Cannot convert [Elemwise{mul,no_inplace}.0 Elemwise{mul,no_inplace}.0] to TensorType', <class 'numpy.ndarray'>)*

a>1

-> TypeError: Variables do not support boolean operations.

有谁知道如何管理？

Answer 1

如果你已经拥有了ndarray的NumPy TensorVariables，那么你可以把它转储到一个列表中：

a = np.array([tt.as_tensor_variable(1)*1, tt.as_tensor_variable(1)*2])

res = tt.gt(a.tolist(), 1)
res.eval()
# array([False, True])

但是，如果可以，我会完全避免使用NumPy。

a = [tt.as_tensor_variable(1)*1, tt.as_tensor_variable(1)*2]

res = tt.gt(a, 1)
res.eval()
# array([False, True])

更好的是，TensorVariable类型已经完全支持多维度，并且坚持使用theano.tensor中的方法，人们将获得比来回移动到list或ndarray对象更高效的性能。例如，

a = tt.as_tensor([1,2])

res = tt.gt(a, 1)
res.eval()
# array([False, True])