这是我关于stackoverflow的第一个问题。希望它符合预期的格式。
我只是想创建一个计算矩阵和向量之间的点积的函数：
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)
当我要求产品凹凸不平时，我没有问题。 numpy.dot(a,b)会返回我预期的array([[1],[3]])
但是当我向Theano询问f(a,b)时，我遇到了这个错误：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).')
我的理解是，Theano打字期望我的Y被声明为向量，必然是1D。
因此，我尝试使用b = numpy.array([1,0])。也许theano会明白它必须是一个能够计算的列？
现在我得到的结果是array([[ 2., 2.],[ 4., 4.]])，这对我来说更是一个谜。
我发现了类似的主题，但没有一个我能理解的解释。我意识到这对你们很多人来说显而易见，但我很感激一只手！
答案 0 :(得分：0)
键入以下内容时
b = numpy.array([1,0])
它内部创建的是一个形状为Rx1的列矩阵。这就是一般如何表示向量。
现在输入时，
b = numpy.array([[1],[0]])
然后将其传递给函数f，它会抛出一个错误，因为它期待一个Vector，并且您正在传递一个Matrix作为第二个参数。将B更改为类型矩阵，它工作正常。
所以，要么这样做： -
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)
或者您可以将B视为矢量本身，并传递一个
的矢量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)
希望这有帮助！