Python PyMC3未能广播用于推断的正确维度

我试图将项目反应理论的思想扩展到多重反应。考虑一个市场调查，它询问顾客“你是否购买X产品的决定因素是什么？”答案是{ 0：价格，1：耐久性，2：易用性}。 下面是一些合成数据（行是客户，列是产品，每个单元格是类响应）

responses=np.array（[
[0,1,2,1,0],
[1,1,1,1,1],
[0,0,2,2,1],
[1,1,2,2,1],
[1,1,0,0,0]  
])
学生=5
问题=5
类别=3
使用pm.Model（）作为模型：
z_学生=pm.Normal（“z_学生”，mu=0，sigma=1，shape=（学生，类别））
z_问题=pm.Normal（“z_问题”，mu=0，sigma=1，shape=（类别，问题））
#变换参数
θ=pm.Deterministic（“θ”，tt.nnet.softmax（z_学生-z_问题））
#可能性
kij=pm.Categorical（“kij”，p=theta，观察值=responses）
跟踪=pm.样本（链=4）
az.plot_trace（trace，var_name=[“z_学生”，“z_问题”]，compact=False）；

此代码产生以下错误：

ValueError:输入维度不匹配。（输入[0]。形状[0]=5，输入[1]。形状[0]=3）

但是，当我将θ行更改为：

theta=pm.Deterministic（“theta”，tt.nnet.softmax（z_student-z_question.transpose（））

时，采样器不会立即失效，而是样本错误

az.摘要（跟踪）
平均sd hdi_3%hdi_97%mcse_平均mcse_sd_平均ess_sd_散装ess_尾部r_帽
z_学生[0,0]0.150 0.893-1.620 1.752 0.012 0.013 5789.0 2327.0 5771.0 2991.0 1.0
中大学生[0,1]0.3930.879-1.3191.980.012 0.012 5150.0 2610.0 5153.0 3195.0 1.0
中大学生[0,2]-0.5910.915-2.2541.1080.0110.0126408.02737.06415.02830.01.0
中大学生[1,0]-0.0640.860-1.6761.5380.0110.0145748.01942.05747.02850.01.0
中大学生[1,1]0.602 0.864-0.982 2.185 0.012 0.011 4921.0 3028.0 4920.0 3269.0 1.0
中大学生[1,2]-0.5480.906-2.2181.137 0.012 0.012 6076.0 2870.0 6083.0 3410.0 1.0
中大学生[2,0]-0.166 0.907-1.9741.450 0.013 0.014681.0 2121.0 4692.0 3108.0 1.0
中大学生[2,1]-0.1880.875-1.7761.4720.0110.0145923.02073.05945.033333.01.0
中大学生[2,2]0.3440.865-1.2881.951 0.012 0.012 4828.0 2750.0 4822.0 3039.0 1.0
中大学生[3,0]-0.212 0.892-1.9801.3950.0110.013 6019.0 2504.0 5996.0 3391.0 1.0
中大学生[3,1]0.097 0.876-1.5731.7130.012 0.013 5304.0 2252.0 5332.0 2971.0 1.0
中大学生[3,2]0.096 0.851-1.583 1.645 0.011 0.012 5554.0 2678.0 5543.0 3288.0 1.0
中大学生[4,0]0.160 0.881-1.3671.9470.012 0.013 5421.0 2189.0 5413.0 2927.0 1.0
中大学生[4,1]0.4140.863-1.255 2.026 0.012 0.012 4900.0 2548.0 4897.0 3248.0 1.0
中大学生[4,2]-0.5580.901-2.2661.130 0.011 0.0126551.0 2728.0 6582.0 3142.0 1.0
z_问题[0,0]-0.179 0.883-1.7951.4880.0110.015 6317.01769.0 6315.0 3389.0 1.0
z_问题[0,1]0.107 0.886-1.511 1.807 0.012 0.013 5236.0 2431.0 5209.0 3503.0 1.0
z_问题[0,2]0.1640.878-1.4501.8340.012 0.013 5131.0 2248.0 5106.0 3102.0 1.0
z_问题[0,3]0.1860.904-1.4501.882 0.0110.0146228.0 2175.0 6219.0 3335.0 1.0
z_问题[0,4]-0.1870.877-1.790 1.508 0.0110.0145819.0 2089.0 5834.0 3198.0 1.0
z_问题[1,0]-0.389 0.849-1.948 1.219 0.012 0.012 4726.0 2494.0 4713.0 3146.0 1.0
z_问题[1,1]-0.600 0.858-2.249 0.946 0.012 0.011 5093.0 3247.0 5116.0 3312.0 1.0
z_问题[1,2]0.179 0.868-1.520 1.763 0.012 0.012 5204.0 2514.0 5201.0 3418.0 1.0
z_问题[1,3]-0.103 0.862-1.6831.561 0.013 0.013 4608.0 2212.0 4615.0 3163.0 1.0
z_问题[1,4]-0.3810.866-2.0471.147 0.0110.012 6181.0 2735.0 6188.0 3038.0 1.0
z_问题[2,0]0.5650.908-1.125 2.337 0.012 0.012 6022.0 2879.0 6045.0 3173.0 1.0
z_问题[2,1]0.536 0.923-1.192 2.241 0.012 0.013 6041.0 2476.0 6046.0 3059.0 1.0
z_问题[2,2]-0.3250.856-1.9181.2890.0120.012 5429.02741.05418.0 3004.0 1.0
z_问题[2,3]-0.107 0.881-1.9531.3630.012 0.012 5834.0 2545.0 5841.0 3332.0 1.0
z_问题[2,4]0.576 0.910-1.202 2.253 0.011 0.013 6385.0 2606.0 6371.0 2905.0 1.0
θ[0,0]0.360 0.173 0.072 0.685 0.003 0.002 4309.0 3774.0 4256.0 2846.0 1.0
θ[0,1]0.528 0.182 0.208 0.857 0.003 0.002 4949.0 4563.0 4908.0 3050.0 1.0
θ[0,2]0.113 0.104 0.001 0.304 0.001 0.001 6095.0 4045.0 7146.0 2780.0 1.0
θ[1,0]0.216 0.144 0.007 0.477 0.002 0.002 6149.0 4576.0 6493.0 3116.0 1.0
θ[1,1]0.678 0.168 0.381 0.962 0.002 0.002 5954.0 5954.0 6180.0 3320.0 1.0
θ[1,2]0.107 0.100 0.000 0.294 0.001 0.001 6321.0 3863.0 7623.0 3252.0 1.0
θ[2,0]0.234 0.150 0.010 0.509 0.002 0.002 6154.0 4352.0 6684.0 3252.0 1.0
θ[2,1]0.230 0.152 0.005 0.506 0.002 0.001 6885.0 5424.0 6459.0 2923.0 1.0
θ[2,2]0.536 0.186 0.194 0.858 0.002 0.002 5595.0 5250.0 5622.0 2805.0 1.0
θ[3,0]0.239 0.157 0.007 0.526 0.002 0.002 5843.0 4627.0 5789.0 2853.0 1.0
θ[3,1]0.381 0.178 0.065 0.703 0.003 0.002 4927.0 4377.0 5009.0 3315.0 1.0
θ[3,2]0.380 0.174 0.069 0.692 0.003 0.002 4653.0 4176.0 4624.0 2562.0 1.0
θ[4,0]0.361 0.175 0.057 0.668 0.002 0.002 5185.0 4637.0 5269.0 2985.0 1.0
θ[4,1]0.527 0.184 0.1860.852 0.003 0.002 4614.0 4445.0 4668.0 2497.0 1.0
θ[4,2]0.1110.1000.00
TypeError: Bad input argument with name "z_student" to theano function with name "<ipython-input-2-2a16f255dca1>:23" at index 0 (0-based).  
Backtrace when that variable is created:
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.
.
Expected an array-like object, but found a Variable: maybe you are trying to call a function on a (possibly shared) variable instead of a numeric array?