如何修复ValueError：形状（2,1）不可广播的输出操作数与广播形状（2,2）错误不匹配？

Question

我正在尝试训练神经网络，但是我被困在应该获取和（2,1）数组的位置，但是代码不断带给我（2,2）数组。

尝试转置矩阵或将（1，）数组设置为标量（v [0]）无效。

这是我遇到问题的代码示例：

import numpy as np

a = np.array([[0.3],[-0.1]])
b = np.zeros(a.shape)
c=np.array([ 0.5249765])
d=np.array([ 0.4850045,   0.45512111])
y = np.array([ 0.4])
error = y - c 
f= error * c * (1 - c)

b+=f[0]*d.T

我期望的结果是

b = [-0.0151157 -0.0141844] 

但我不断得到

b = [[-0.0151157    -0.0141844]
[-0.0151157 -0.0141844]]

Answer 1

使用

b=f[0]*d.T

相反，否则，您将广播（2,2）数组与（2，）数组的相加