我有两个2D Theano张量，称它们为 x_1 和 x_2 ，并且假设为了示例， x_1 和 x_2 都具有形状（1,50） . 现在，为了计算它们的均方误差，我只需运行：
T.sqr(x_1 - x_2).mean(axis = -1).
然而，我想要做的是构造一个新的张量，它由10个块中的均方误差组成 . 换句话说，因为我对NumPy更熟悉，我想到的是创建下面的张量M in Theano：
M = [theano.tensor.sqr(x_1[:, i:i+10] - x_2[:, i:i+10]).mean(axis = -1) for i in xrange(0, 50, 10)]
现在，由于Theano没有for循环，而是使用scan（这是一个特例），我想我会尝试以下方法：
sequence = T.arange(0, 50, 10)
M = theano.map(lambda i: theano.tensor.sqr(x_1[:, i:i+10] - x_2[:, i:i+10]).mean(axis = -1), sequence)
但是，这似乎不起作用，因为我收到错误：
只有整数，切片（:)，省略号（...），numpy.newaxis（无）和整数或布尔数组是有效的索引
有没有办法使用theano.scan（或map）循环切片？提前谢谢，因为我是Theano的新手！
1 回答
类似于在_2868686中可以做到的，一个解决方案是将你的（1,50）张量重塑为（1,10,5）张量（或甚至是（10,5）张量），然后计算均值沿第二轴 .
为了用numpy来说明这一点，假设我想通过2的切片计算均值
输出