def affine_relu_forward(x, w, b): a, fc_cache = layers.affine_forward(x, w, b) out, relu_cache = layers.relu_forward(a) cache = (fc_cache, relu_cache) return out, cacheshapes (40,6272) and (8192,100) not aligned: 6272 (dim 1) != 8192 (dim 0)

在这个具体的例子中，错误是由于你的权重矩阵和输入数据 x 的维度不匹配导致的。在 `affine_relu_forward` 函数中，输入数据 x 的维度为 (40, 6272)，而权重矩阵 w 的维度为 (6272, 8192)，这意味着无法进行矩阵乘法运算。你需要确保在进行矩阵乘法运算之前，两个矩阵的维度是匹配的。

由于这是一个带有 ReLU 激活函数的全连接层，你需要确保在进行矩阵乘法运算之前，输入数据 x 的维度和权重矩阵 w 的维度是匹配的。你可以检查一下你传入函数的参数是否正确。另外，你也可以检查一下你的权重矩阵的维度是否正确。确保矩阵乘法运算的第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。

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def affine_forward(x, w, b): out = None N = x.shape[0] x_row = x.reshape(N, -1) out = np.dot(x_row, w) + b.reshape(1, -1) cache = (x, w, b) return out, cache def affine_relu_forward(x, w, b): x = x.reshape(x.shape[0], -1) w = np.random.randn(784, 100) b = np.zeros((1, 100)) out, cache = layers.affine_forward(x, w, b) a, fc_cache = layers.affine_forward(x, w, b) out, relu_cache = layers.relu_forward(a) cache = (fc_cache, relu_cache) return out, cacheValueError: shapes (40,6272) and (784,100) not aligned: 6272 (dim 1) != 784 (dim 0)

这段代码中出现了一个错误，错误信息为"ValueError: shapes (40,6272) and (784,100) not aligned: 6272 (dim 1) != 784 (dim 0)"，意思是两个矩阵的维度不匹配，无法进行矩阵乘法运算。具体来说，第一个矩阵的第二个维度为6272，而第二个矩阵的第一个维度为784，这两个维度不相等，因此无法进行乘法运算。您需要检查代码中的矩阵维度是否正确，以保证能够进行矩阵乘法运算。

全连接层：矩阵变换，获取对应目标相同的行与列 输入x: 2321616 输入x_row: 28192 超参w：8192100 输出：矩阵乘法 28192 ->8192100 =>2100def affine_forward(x, w, b): out = None N = x.shape[0] x_row = x.reshape(N, -1) out = np.dot(x_row, w) + b.reshape(1, -1) cache = (x, w, b) return out, cache def affine_relu_forward(x, w, b): x = x.reshape(x.shape[0], -1) w = np.random.randn(784, 100) b = np.zeros((1, 100)) out, cache = layers.affine_forward(x, w, b) a, fc_cache = layers.affine_forward(x, w, b) out, relu_cache = layers.relu_forward(a) cache = (fc_cache, relu_cache) return out, cacheValueError: shapes (40,6272) and (784,100) not aligned: 6272 (dim 1) != 784 (dim 0)

这段代码中的注释不太清楚，但是看到输入x的维度为2321616，经过reshape变换后变成了28192行，这个28192可能是由于将输入x分成了28192个样本，每个样本的维度为82。而超参w的维度为8192100，这个维度可能是由于将输入x的每个样本与w的每一列进行矩阵乘法得到一个长度为2100的向量，所以w的列数为2100。

至于输出的维度为2100，这是因为输入x的每个样本与w的每一列进行矩阵乘法得到一个长度为2100的向量，然后将这些向量拼接起来得到一个28192行、2100列的矩阵。最后再加上偏置项b，得到的是一个28192行、2100列的矩阵。