1D weights expected when shapes of a and weights differ.是为什么

这个问题可能指的是在神经网络中，当输入数据（例如图像）的形状与权重的形状不同时，会发生什么。

在神经网络中，权重通常是一组矩阵，用于将输入数据转换为输出数据。如果输入数据的形状与权重的形状不匹配，则会发生维度不匹配的错误。

例如，如果输入数据是一个28x28的图像，但权重矩阵的形状是100x100，那么在尝试应用权重时，就会发生维度不匹配的错误。这是因为图像的形状与权重的形状不同，而神经网络需要匹配的形状才能正确处理数据。

为了解决这个问题，通常需要对输入数据进行调整，以使其与权重的形状匹配。这可以通过多种方式实现，例如缩放图像或填充图像。

总之，当输入数据的形状与权重的形状不同时，我们需要调整输入数据的形状以确保神经网络能够正确处理数据。

相关问题

发生异常: TypeError Axis must be specified when shapes of a and weights differ. File "C:\Users\lenovo\Desktop\实习\测试用2.py", line 40, in TS_wgdStd result = math.sqrt(np.average(square, weights=DecayWGT, axis=None)) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\lenovo\Desktop\实习\测试用2.py", line 49, in <module> TS_wgdStd(testseq.values, 20, 30) TypeError: Axis must be specified when shapes of a and weights differ.

根据你提供的错误消息，发生了 `TypeError: must be specified when shapes a and weights differ` 异常。这个错误通常发生在 `np.average` 函数中，当输入的数组和权重数组的形状不匹配时会引发此错误。

在你的代码中， `square` 是一个数组，而 `DecayWGT` 是一个权重数组。这意味着它们的形状可能不匹配，导致了这个错误。

为了解决这个问题，你可以尝试在调用 `np.average` 函数时指定 `axis` 参数。根据你的代码，我猜测你可能想要对 `square` 数组的所有元素计算加权平均数。如果是这样，你可以将 `axis=None` 传递给 `np.average` 函数。以下是修正后的代码：

import pandas as pd
import math
import numpy as np

def TS_AVERAGE(series, number):
    # 实现 TS_AVERAGE 函数的代码...

def TS_wgdStd(series, number, halflife):
    halflife = int(halflife)
    d = math.pow(0.5, 1 / halflife)
    DecayWGT = np.logspace(0, number - 1, number, base=d)
    avg = TS_AVERAGE(series, number)
    square = (series - avg) * (series - avg)
    print(square)
    result = math.sqrt(np.average(square, weights=DecayWGT, axis=None))
    return result
 
testseq = range(0, 400)
testseq = pd.Series(testseq)
print(testseq)
print('测试均值函数')
print(TS_AVERAGE(testseq.values, 20))
TS_AVERAGE(testseq.values, 20).to_csv('测试均值函数.csv')
print('测试加权标准差')
print(TS_wgdStd(testseq.values, number=20, halflife=30))
TS_wgdStd(testseq.values, 20, 30).to_csv('测试加权标准差.csv')

在修正后的代码中，我在 `np.average` 函数中添加了 `axis=None` 参数，以确保对整个数组进行加权平均数的计算。这样，你应该能够避免 "Axis must be specified when shapes of a and weights differ" 错误，并且能够正常运行代码。

如果问题仍然存在，请提供更多的信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。

UserWarning: Arguments other than a weight enum or `None` for 'weights' are deprecated since 0.13 and may be removed in the future. The current behavior is equivalent to passing `weights=ResNet18_Weights.IMAGENET1K_V1`. You can also use `weights=ResNet18_Weights.DEFAULT` to get the most up-to-date weights. warnings.warn(msg)

这个警告是关于权重参数的使用问题，它说明你传递给模型的权重参数已经过时，不再被建议使用，并且可能在将来版本中被删除。当前的行为等同于使用 `weights=ResNet18_Weights.IMAGENET1K_V1`。你可以使用 `weights=ResNet18_Weights.DEFAULT` 来获取最新的权重。建议你更新代码中的权重参数，以避免在将来出现问题。