Theanoをつかってみた

最近Deep learningがちょっと気になってきたのでネットで調べて見たらどうやらTheanoとかいうやつが良い？らしい。
調べてみた。

DeepLearning - Theano の 基本メモ - Qiita
Theano 入門

個人的にはDeep learningの数学的背景も知りたいので、Theanoでいいかーでのんびりやってみることにする。
インストールは割愛。（だって他の人が色々書いてるし・・・）

とりあえず、コードちょっと書いてみる。

import theano.tensor as T
import theano

x = T.dscalar()
func = 1/(1+T.log(x))
valFunc = theano.function([x], func)
print valFunc(2)

なんか、tensorっていうのが重要っぽい。
funcは実際に数値計算されるわけではなく、実際に値を代入できる形にするのがfunction([x], func)というわけ。 [x]で束縛変数を指定してやるって感じかな。ん、ということは・・・

import theano.tensor as T
import theano

x = T.dscalar()
y = T.dscalar()
func = (1+T.log(y))/(1+T.log(x))
valFunc = theano.function([x], func)
print valFunc(2)

とやってみたら、

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 12, in <module>
    valFunc = theano.function([x], func)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/compile/function.py", line 223, in function
    profile=profile)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/compile/pfunc.py", line 512, in pfunc
    on_unused_input=on_unused_input)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/compile/function_module.py", line 1311, in orig_function
    on_unused_input=on_unused_input).create(
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/compile/function_module.py", line 1007, in __init__
    fgraph, additional_outputs = std_fgraph(inputs, outputs, accept_inplace)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/compile/function_module.py", line 132, in std_fgraph
    fgraph = gof.fg.FunctionGraph(orig_inputs, orig_outputs)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/gof/fg.py", line 128, in __init__
    self.__import_r__(outputs, reason="init")
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/gof/fg.py", line 250, in __import_r__
    self.__import__(apply_node, reason=reason)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/gof/fg.py", line 344, in __import__
    r)
theano.gof.fg.MissingInputError: ('An input of the graph, used to compute Elemwise{log,no_inplace}(<TensorType(float64, scalar)>), was not provided and not given a value', <TensorType(float64, scalar)>)

と言われた。どうやら評価可能なvalFuncにする際に自由変数が残ってないか判断するみたい。