Python 如何修复Theano v0.8教程代码中的尺寸错误

我正在关注Theano的v0.8版本中的

它包括创建和培训后勤回归的示例，如下所示：

rng = np.random 
N = 400 # training sample size
feats = 784 # number of input vars

D = (rng.randn(N, feats), rng.randint(size=N, low=0, high=2)) # generate a dataset

training_steps = 10000

x, y = T.matrix('x'), T.matrix('y')

w = theano.shared(rng.randn(feats), name='w') # init a weight vector randomly
b = theano.shared(0., name='b') # init bias variable
                                # both w and b are 'shared'

print "logistic regression: initial model:"
print w.get_value()
print b.get_value()

                                                # build expression graph
p_1 = 1/(1+T.exp(-T.dot(x,w)-b))                # Probability that target = 1
prediction = p_1 > 0.5                          # prediction threshold
xent = -y * T.log(p_1) - (1-y) * T.log(1-p_1)   # Cross-entropy loss function
cost = xent.mean() + 0.01 * (w ** 2).sum()      # The cost to minimize
gw, gb = T.grad(cost, [w, b])                   # Cost gradient = func(w,b)

train = theano.function(                        # compile training function
    inputs=[x,y],
    outputs=[prediction, xent],
    updates=((w, w - 0.1 * gw), (b, b - 0.1 * gb)))

predict = theano.function(inputs=[x], outputs=prediction)

for i in range(training_steps):                 # do the training
    pred, err = train(D[0], D[1])

Theano正在抛出以下错误：

TypeError:（“名称为“”的无函数的输入参数不正确。” 索引1处的“/tut.py:206”（基于0）“尺寸编号错误： 预期为2，得到1，形状为（400，）。）

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我有理由肯定修复是简单的（由于我在Theano的新手身份），并且可能涉及到一个重塑步骤。本教程没有很好的提示。建议？

在将

D[1]

用于theano函数之前，请尝试对其进行重塑，可能是这样的（我没有尝试过，如果它不起作用，请告诉我）：

发生错误的原因是您使用

rng.randint（size=N，low=0，high=2）

在一维数组中初始化

D[1]

，但它传递给矩阵（二维）变量

y

或

另一个简单的解决方案是使用向量代替变量

y

的矩阵：

y = T.vector("y")

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哪一行导致了错误？这个：pred，err=train（D[0]，D[1]）？您提到的教程使用T.vector表示“y”，但您使用的是T.matrix；标签（通常）总是向量的（至少在分类问题上是这样），我忽略了y labels变量的T.vector问题。谢谢你指出！我忽略了变量y的向量与矩阵问题。非常感谢。

y = T.vector("y")