weights 那一个步骤中左右元素数目不同 报错 如何修改

根据您的描述，`weights`似乎是一个比例向量，而`sum(new_returns, 2)`返回的是一个新的向量，其长度与`new_returns`列的数量相同。如果`new_returns`是一个行向量（100x2），那么`sum`操作可能会改变形状，导致与`weights`（长度可能也是100）的乘法出错，因为它们的维度不匹配。

为了修复这个问题，你需要确保在对`new_returns`求和之前，它的形状与`weights`是一致的。这里有两个可能的解决方案：

1. **展平** `new_returns`列向量，使其变成行向量（如果它本来就是列向量）：

   portfolio_return = weights' * new_returns; % 使用'操作符转置weights并做点积

2. **保持`new_returns`的列向量形式**，同时调整权重向量的大小，使其有两列，分别对应`new_returns`的每一列：

   if size(weights, 2) == 1
       weights = [weights, weights]; % 如果weights原本只有一列，则复制一倍
   end

请尝试以上任一种方法，并确认它们的维度是否匹配。之后再继续计算组合收益和预期收益。

相关问题

model.load_weights()报错

model.load_weights()报错可能是由于以下原因之一：

1. 模型文件路径错误：请检查模型文件路径是否正确。

2. 模型文件格式错误：请确保模型文件格式正确，例如.h5或.tf等。

3. 模型结构不匹配：请确保加载的模型结构与当前模型结构匹配。

4. 权重文件损坏：请检查权重文件是否损坏或不完整。

5. 模型版本不匹配：请确保加载的模型版本与当前模型版本匹配。

建议您仔细检查以上几点，以确定问题所在。

model = unet(pretrained_weights='unet_weights.h5')报错

在使用`unet`函数时，出现`pretrained_weights`参数报错，可能是以下原因之一：

1. 没有安装`h5py`库，需要使用`pip install h5py`命令安装。
2. 没有找到指定路径下的预训练权重文件`unet_weights.h5`，需要检查文件路径是否正确，并确认文件名是否正确。
3. `unet_weights.h5`文件中的权重与你的模型结构不匹配，需要确保预训练权重文件与你的模型结构对应。
4. `unet`函数中没有定义`pretrained_weights`参数，需要检查你使用的库版本是否支持该参数。

你可以逐一排查上述问题，找到导致报错的具体原因并进行修复。