如何在python中基于权重和偏差获得预测值

我正在尝试使用X_trainT和X_testT使用predict（）函数预测测试和训练数据的输出。下面列出了错误-

yPredTrain = predict(X_trainT, parameters)   
yPredTest = predict(X_testT, parameters)    # This function is throwing the error

---

预测函数

---

错误

ValueError回溯（最近一次调用）
在（）
1 yPredTrain=预测（X_列车，参数）
---->2 yPredTest=预测（X_testT，参数）
在预测中（X，参数）
4 W=W.重塑（X.形状[0]，1）
5#Z=np.dot（W.T，X）+b
---->6z=np.dot（W.T，X）+b
7 Y=np.数组（如果Y>0.5，则为1，否则为0，Y为S形（Z[0]））。重塑（1，len（Z[0]））
8#Y=np.数组（[1如果Y>0.5，则为0，对于Z[0]]）。重塑（1，len（Z[0]））
ValueError:操作数无法与形状（1143）（426，）一起广播```

看，我很确定这就是问题所在。看，我很确定这就是问题所在。

def predict(X, parameters):
  W = parameters["W"]
  b = parameters["b"]
  W = W.reshape(X.shape[0], 1)
  #Z = np.dot(W.T,X) + b
  Z = np.dot(W.T,X) + b
  Y = np.array([1 if y > 0.5 else 0 for y in sigmoid(Z[0])]).reshape(1,len(Z[0]))
  #Y = np.array([1 if y > 0.5 else 0 for y in Z[0]]).reshape(1,len(Z[0]))
  return Y

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-20-a5c2d40ef32d> in <module>()
      1 yPredTrain = predict(X_trainT, parameters)   
----> 2 yPredTest = predict(X_testT, parameters)    

<ipython-input-9-dfb2f70a0c07> in predict(X, parameters)
      4   W = W.reshape(X.shape[0], 1)
      5   #Z = np.dot(W.T,X) + b
----> 6   Z = np.dot(W.T,X) + b
      7   Y = np.array([1 if y > 0.5 else 0 for y in sigmoid(Z[0])]).reshape(1,len(Z[0]))
      8   #Y = np.array([1 if y > 0.5 else 0 for y in Z[0]]).reshape(1,len(Z[0]))

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (1,143) (426,) ```