Theano中实现卷积神经网络的关键-theano.tensor.nnet.convconv2d()函数详细分析

在Theano中，我们可以使用theano.tensor.nnet.convconv2d()函数来实现卷积神经网络的操作。函数的输入参数包括输入张量、滤波器张量以及卷积的各种参数。下面我们将详细分析该函数，并给出一个使用例子。

theano.tensor.nnet.convconv2d()函数的输入参数如下：

- 输入张量input：一个4D张量，表示输入的图像，形状为(batch_size, input_channels, input_rows, input_cols)。

- 滤波器张量filters：一个4D张量，表示卷积层的滤波器，形状为(num_filters, input_channels, filter_rows, filter_cols)。

- 输入图像的维度conv_dim：一个2D张量，表示输入图像的尺寸，即(input_rows, input_cols)。

- 滤波器的维度filter_dim：一个2D张量，表示滤波器的尺寸，即(filter_rows, filter_cols)。

- 卷积的步长stride：一个2D张量，表示卷积操作的步长，即行方向和列方向上的步长，即(stride_rows, stride_cols)。

- 卷积的边缘模式border_mode：一个字符串，表示边缘处理的模式。可以选择"valid"表示不进行边缘填充，或者"full"表示进行零填充。

- 卷积操作的输出张量的大小out_dim：一个整数，表示输出张量的大小。

- 卷积操作的输出图像的大小out_shp：一个2D张量，表示输出图像的尺寸，即(output_rows, output_cols)。

使用theano.tensor.nnet.convconv2d()函数时，可以按照以下步骤进行操作：

1. 定义输入张量input和滤波器张量filters，并给出它们的形状以及初始值。

2. 使用theano.shared()函数将输入张量和滤波器张量转化为共享变量，以便在GPU上进行运算。

3. 使用theano.tensor.nnet.convconv2d()函数对输入张量和滤波器张量进行卷积操作，指定卷积的各种参数，例如步长、边缘模式等。

4. 最后可以使用theano.function()函数将卷积操作封装成函数，以便在实际应用中进行调用。

下面是一个使用theano.tensor.nnet.convconv2d()函数实现的卷积神经网络的例子：

import theano
import theano.tensor as T

# 定义输入张量input和滤波器张量filters
input_shape = (1, 1, 28, 28)
filter_shape = (32, 1, 5, 5)
input = T.tensor4('input')
filters = T.tensor4('filters')

# 将输入张量和滤波器张量转化为共享变量
shared_input = theano.shared(input, borrow=True)
shared_filters = theano.shared(filters, borrow=True)

# 将输入张量和滤波器张量进行卷积操作
conv_out = T.nnet.conv2d(shared_input, shared_filters)

# 将卷积操作封装成函数
convolve = theano.function(inputs=[], outputs=conv_out)

# 调用卷积函数
result = convolve()

在上述例子中，我们首先定义了输入张量input的形状为(1, 1, 28, 28)，即表示一个单通道的28x28的图像。滤波器张量filters的形状为(32, 1, 5, 5)，即表示有32个滤波器，每个滤波器的大小为5x5。然后使用theano.shared()函数将输入张量和滤波器张量转化为共享变量。接着使用theano.tensor.nnet.conv2d()函数对输入张量和滤波器张量进行卷积操作。最后，使用theano.function()函数将卷积操作封装成函数convolve，并进行调用。最后输出结果result为卷积操作的输出。