值错误，有太多值无法解包（预期2）

Question

我有一个特征向量X_train用于64 * 64像素的图像集

因此系统以RGB模式存储图像，每个图像64 * 64像素

因此将图像重塑为特征向量可得出： 64 * 64 * 3（每个图像RGB），图像数量=（12288,209）

其中209是训练示例数

这是我遇到错误的代码部分

           print(X_train.shape)
     ----> w,b  =  np.zeros((X_train.shape[0],1))

          Output:(12288,209)
          ValueError:  too many values to unpack (expected 2)

Answer 1

要同时分配给两个变量，请勿使用拆包，

w = np.zeros((X_train.shape[0],1))
b = np.zeros((X_train.shape[0],1))