为什么我不能通过我在下面写的代码来计算重塑的张量变量?你知道吗
from theano import shared
from theano import tensor as T
import numpy
x = T.matrix('x') # the input data
# input = (nImages, nChannel(nFeatureMaps), nDim1, nDim2, nDim3)
layer1_input = T.reshape(x, xTrain.shape, ndim=5)
layer1_input.eval({x:xTrain})
因为我已经重塑了张量变量x,并向它传递了一个相同维数的numpy数组,它只是报告
TypeError: ('Bad input argument to theano function with name ":17" at index 0(0-based)', 'Wrong number of dimensions: expected 2, got 5 with shape (2592, 1, 51, 61, 23).')
我认为问题是因为您使用
matrix
(二维)作为x
的数据类型,它接收一个五维输入xTrain
。正如前面所说的here,对于五维输入,您应该创建一个自定义数据类型。你知道吗示例代码:
关于
我认为实际发生的情况是变量
x
首先接收输入(引发错误),然后为layer1_input
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