import theano
import theano.tensor as T
max_time, num_batches, num_labels = 3, 4, 6
max_seq_len = 5
probs_ = np.arange(max_time * num_batches * num_labels).reshape(max_time,
    num_batches, num_labels)
targets_ = np.arange(num_batches * max_seq_len).reshape(max_seq_len,
    num_batches) % (num_batches - 1)
probs, targets = map(theano.shared, (probs_, targets_))
print(probs_)
print(targets_)
probs_y = probs[:, (T.arange(targets.shape[1])[:, (np.newaxis)]), (targets.T)]
print(probs_y.eval())
Расширенное индексирование Theano для тензора, общий индекс