最有效的扁平化然后重建矩阵的方法是什么？

Question

我在用神经网络计算黑森函数。在

但是，我不能计算关于权重矩阵W的损失函数的hessian。hessian需要根据向量v计算。在

所以，解决这个问题的一种方法是把权重矩阵展平成一个向量，然后计算hessian等

一旦我完成了以扁平形式更新我的权重矩阵，我需要用原始维度重建我的权重矩阵，比如m x n

使用ano语法最有效的方法是什么？在

Answer 1

听起来你在寻找“重塑”，就像@Pushkin提到的那样。在

你可以像Numpy一样在ano中使用整形，但它是用他们的自定义张量对象。在

1. 将权重矩阵形状保存到变量。在
2. 展平并计算。在
3. 使用以前保存的形状变量调用整形。在

"Theano - Reshape Tensor"