我有一个损失函数 y 这是多个 shared variables theta1 ， theta2 的函数，...

然后， y wrt theta 的梯度下降可以简单地写成

import theano.tensor as T
theta_list = [theta1, theta2, theta3, theta4]
grad_list = T.grad(y, theta_list)
for theta, gradient in zip(theta_list, grad_list):
    theta = theta - learning_rate * gradient

但是我不想使用 theta 的列表表示 . 那是，

import theano.tensor as T
thetas = <Properly concatenate thetas>
gradient = T.grad(y, thetas)
thetas = thetas - learning_rate * gradient

有没有办法实现这个？

简单 thetas = T.concatenate(theta_list) 在计算梯度时引发 DisconnectedInputError .

gradient theano