'givens' değişkenlerinin amacı Theano.function

Question

http://deeplearning.net/tutorial/logreg.html'da verilen lojistik fonksiyonun kodunu okuyordum. Bir işlev için inputs & givens değişkenleri arasındaki fark hakkında kafam karıştı. Bir minibatch bir model tarafından yapılan hatalar hesaplamak işlevler şunlardır:

test_model = theano.function(inputs=[index], 
     outputs=classifier.errors(y), 
     givens={ 
      x: test_set_x[index * batch_size: (index + 1) * batch_size], 
      y: test_set_y[index * batch_size: (index + 1) * batch_size]}) 

validate_model = theano.function(inputs=[index], 
     outputs=classifier.errors(y), 
     givens={ 
      x: valid_set_x[index * batch_size:(index + 1) * batch_size], 
      y: valid_set_y[index * batch_size:(index + 1) * batch_size]}) 

Neden sadece/& y giriş değişkenleri paylaşılan x yapıp gerçek bir model örneği oluşturulduğunda onları tanımlanabilir izin vermedi biri olacağını olamazdı ?

Answer 1

givens parametresi, modelin açıklamasını ve girdi değişkeninin tam tanımını ayırmanıza izin verir. Bu, verilen parametrenin yaptıklarının bir sonucudur: grafiği derlemeden önce derlemek için değiştirin. Başka bir deyişle, grafikte yer alan anahtarı, ilgili değerle birlikte gristeki anahtar.

Derin öğrenme eğitiminde, modeli oluşturmak için normal bir Theano değişkeni kullanıyoruz. GPU'yu hızlandırmak için givens kullanıyoruz. Burada, veri setini CPU üzerinde tutarsak, her bir fonksiyon çağrısında bir mini-partisi GPU'ya aktarırız. Veri kümesinde birçok yineleme yaptığımızdan, veri kümesini GPU'ya çok kez aktarıyoruz. Veri kümesi GPU'ya sığacak kadar küçük olduğundan, varsa bir GPU'ya aktarılması için paylaşılan bir değişkene koyduk (veya Grafik İşleme Ünitesi devre dışı bırakılmışsa Merkezi İşlem Birimi'nde kalmaya devam ediyoruz). Ardından işlevi derlerken, girişi kullanmak için veri kümesinin mini partisine karşılık gelen bir dilim ile değiştiririz. Ardından, Theano fonksiyonunun girişi, kullanmak istediğimiz mini partinin sadece indisidir.

Answer 2

hiçbir şeyin o şekilde yapmayı durduruluyor sanmıyorum (neden değil doğrudan bir giriş değişkeni kullanarak updates= sözlüğü çalışıyorum, ama vermedi). Ancak, verileri bir GPU'ya faydalı bir şekilde itmek için paylaşımlı bir değişkende olmanız gerekeceğini belirtiniz (bu örnekte x ve y bu örnekte alınmıştır).