なぜテアノで再構成されたテンソル変数を評価できないのですか？

Question

なぜ私は以下に書いたコードによって再構成されたテンソル変数を評価できないのですか？

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}) 

私は、それは単純に報告し、

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).')

Answer 1

をtensorvariable Xを再形成し、それに同次元のnumpyの配列を渡すしておりますので、私はあなたがmatrix（2次元を使用しているため、問題があると思います）のデータ型としてxと入力し、5次元入力xTrainを受け取ります。上記hereのように、5次元入力の場合、カスタムデータ型を作成する必要があります。

サンプルコード：

from theano import tensor as T 
import numpy as np 
xTrain = np.random.rand(1,1,2,3,3).astype('float32') 

dtensor5 = T.TensorType('float32', (False,)*5) 
x = dtensor5('x') 

layer1_input = x 
print layer1_input.eval({x:xTrain}) 

約

Since I have reshape the tensorvariable x, and pass a numpy array of same dimension to it

私は何を実際に起こることはxは、第1の入力を受け取る（エラーを発生させる）、その後、あなたがlayer1_input