ドットプロダクトのディメンションの問題は、

Question

これは私の最初の質問stackoverflowです。予想されるフォーマットに合っていることを願っています。

私は単に行列とベクトルとの内積を計算する関数を作成しようとしている：

A = T.matrix() 
B = T.vector() 
C = T.dot(A,B) 

a = numpy.array([[1,2],[3,4]]) 
b = numpy.array([[1],[0]]) 

f = function([A,B],C) 

私はnumpyのに製品を尋ねるとき、私は何の問題もありません。私の予想array([[1],[3]])

を返します。しかし、私はTheanoにf(a,b)を要求したとき、私はこのエラーを持っているnumpy.dot(a,b)：TypeError: ('Bad input argument to theano function with name "<stdin>:1" at index 1(0-based)', 'Wrong number of dimensions: expected 1, got 2 with shape (2, 1).')

私の理解では、Theanoタイピングが私のYは必ずしも1Dにするベクトルとして宣言期待ということでした。 私は代わりにb = numpy.array([1,0])で試しました。たぶん、theanoは、それが計算することができる列でなければならないことを理解するでしょうか？ 私が得た結果はarray([[ 2., 2.],[ 4., 4.]])です。これはさらに私にとって謎です。

私は把握できる説明で、似たような話題を見つけましたが、まったく見つかりませんでした。私はそれがあなたの多くにとって明白に見えなければならないことを認識しますが、私は手に感謝します！

Answer 1

次

b = numpy.array([1,0]) 

を入力すると、それは内部的に作成されますが、形状Rx1との列の行列です。それがベクトルが一般的にどのように表現されるかです。今

あなたが入力し、

b = numpy.array([[1],[0]]) 

そしてFを機能させることを渡し、それはベクトルを期待しているし、あなたが2番目のパラメータとして行列を渡しているので、それはエラーがスローされます。 BをB型の行列に変更しても問題ありません。だから、

、このいずれかの操作を行います。 -

A = T.matrix() 
B = T.matrix() 
C = T.dot(A,B) 

a = numpy.array([[1,2],[3,4]]) 
b = numpy.array([[1], [0]]) 

f = function([A,B],C) 

print f(a,b) 

それとも、ベクター自体としてBを扱い、これは助け

A = T.matrix() 
B = T.vector() 
C = T.dot(A,B) 

a = numpy.array([[1,2],[3,4]]) 
b = numpy.array([1,0]) 

f = function([A,B],C) 

print f(a,b) 

希望になるベクトルを渡すことができます！