“序列”参数在 theano.scan 中接受哪些参数以及如何解释它们答案

【问题标题】：What arguments does "sequences" paramater take in theano.scan and how are they interpreted“序列”参数在 theano.scan 中接受哪些参数以及如何解释它们
【发布时间】：2016-11-20 03:29:29
【问题描述】：

我从http://deeplearning.net/software/theano/library/scan.html获取了以下代码

    import numpy

    coefficients = theano.tensor.vector("coefficients")
    x = T.scalar("x")

    max_coefficients_supported = 10000

    # Generate the components of the polynomial
    components, updates = theano.scan(fn=lambda coefficient, power, free_variable: coefficient * (free_variable ** power),
                              outputs_info=None,
                              sequences=[coefficients, theano.tensor.arange(max_coefficients_supported)],
                              non_sequences=x)

这里的代码是为了解释“sequences”参数。这是我的问题：

如何输入序列？第一项“系数”是张量变量。第二项“theano.tensor.arange(max_coefficients)”是一个张量变量，在使用 eval() 时会给出一个 [0......999] 的列表。教程说-
```
"The tensor(s) to be looped over should be provided to scan using the sequence keyword argument."
```
根据“序列”中提供的参数，这里的循环是如何发生的？

【问题讨论】：

标签： python-2.7 theano theano.scan

【解决方案1】：

参数的顺序是：sequence[t],outputs_infor,non_sequence

 coefficients[t]
 theano.tensor.arange(max_coefficients_supported)[t]
 x

outputs_infor 保存上一次迭代的结果

【讨论】：