逻辑回归时，权重矩阵w是随机初始化的，w=shared(rng.randn(feats).astype(theano.config.floatX))

                  偏移矩阵b要初始化为0，b=shared(numpy.asarray(0., dtype=theano.config.floatX))

print主要有三个函数

theano.pp()

theano.printing.debugprint()

theano.printing.pydotprint()

theano.printing.pydotprint(predict,outfile="pics/logreg_pydotprint_predic.png",var_with_name_simple=True)

predict是函数​

theano.printing.pydotprint_variables(prediction,outfile="pics/logreg_pydotprint_prediction.png",var_with_name_simple=True)

​

前两个print没太看懂，pydotprint是直接画图，比较直观

在图中，op以椭圆的形式，变量是方块，在每个label的末尾处标志graph的位置，方块和椭圆都有自己的位置集。方块的数字是按照运行的先后顺序排列的，绿色的椭圆是输入，蓝色的是输出。如果使用shared变量，这些变量也会作为输入的样子出现。​