Theano函数，可以在python中获取不同形状的输入数组

在theano中，我想创建一个可以接受多个不同输入的函数，例如矩阵和向量

通常我会这样做：

import theano
import numpy


x = theano.tensor.matrix(dtype=theano.config.floatX)
y = 3*x
f = theano.function([x],y)

但是，当我输入向量而不是矩阵时，例如：

f(numpy.array([1,2,3]))

然后我得到一个尺寸不匹配的错误：“错误的尺寸数量：预期为2，形状为1（3，）。”

有没有办法在theano中定义一个更通用的输入符号，它既可以接受矩阵，也可以接受不同形状的数组，如向量或三维数组，并且仍然有效

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谢谢。

在编译Theano函数时，维度的数量必须固定。编译过程的一部分是根据维度的数量选择操作变量

你可以编译一个高维张量的函数，然后叠加你的输入，使它们具有所需的形状

所以

我们将接受和接受这些

f(numpy.array([[[1,2]]]))  # (1,1,3) vector wrapped as a tensor3
f(numpy.array([[[1,2],[3,4]]]))  # (1,2,2) matrix wrapped as a tensor3
f(numpy.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]]))  # (2,2,2) tensor3

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谢谢！这正是我需要的答案，这样我就可以停止把时间花在寻找无法完成的事情上；）

f(numpy.array([[[1,2]]]))  # (1,1,3) vector wrapped as a tensor3
f(numpy.array([[[1,2],[3,4]]]))  # (1,2,2) matrix wrapped as a tensor3
f(numpy.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]]))  # (2,2,2) tensor3