Я читал код для логистической функции, указанный в http://deeplearning.net/tutorial/logreg.html. Я смущен различием между переменными inputs
и givens
для функции. Функции, которые вычисляют ошибки, сделанные моделью на мини-баре, заключаются в следующем:
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]})
Почему бы не сделать/не просто сделать x & y общих входных переменных и определить их при создании фактического экземпляра модели?