我似乎无法找到关于此的任何信息，这意味着我以错误的方式思考共享变量...
我知道你可以使用get_value（）和set_value（），所以我可以做到
>>> x = theano.shared(np.array(([1,2,3])))
>>> x.get_value()
array([1,2,3])
>>> x.set_value(np.append(x.get_value(),4))
>>> x.get_value()
array([1,2,3,4])
但我无法做到，例如
>>> x.set_value(np.vstack((x.get_value(),x.get_value())))
因为这导致了错误数量的维度的TypeError。我迭代一个函数，它将两个矩阵作为计算的一部分，但我想只将矩阵的一部分传递给函数，形状各异（想象一个神经网络，其中节点被随机删除给定迭代）。是否可以在不重新定义每次迭代的共享变量，计算和函数的情况下执行此操作？