为什么affine_forward怎么修改都会出现shapes () and ) not aligned: (dim 1) != (dim 0)

时间: 2024-03-04 16:53:17 浏览: 136
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affine_flow.zip_Affine_Affine optic flow_FLOW OPTIC_affine flow_

这个错误通常是由于输入的x和w的形状不兼容引起的。在affine_forward函数中，x和w的形状必须满足矩阵乘法的规则，即x的第二个维度必须等于w的第一个维度，否则就会出现shapes not aligned的错误。因此需要确保x和w的形状是兼容的，才能进行矩阵乘法运算。在修改代码时，需要注意确保x和w的形状是兼容的，也可以使用reshape函数来调整它们的形状。
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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, cacheshapes (40,6272) and (784,100) not aligned: 6272 (dim 1) != 784 (dim 0)报错，当修改为def affine_forward(x, w, b): out = None N = x.shape[0] x_row = x.reshape(N, -1) w_row = w.reshape(w.shape[0], -1).T out = np.dot(x_row, w_row) + b.reshape(1, -1) cache = (x, w, b) return out, cache时，shapes (40,6272) and (100,8192) not aligned: 6272 (dim 1) != 100 (dim 0)报错

def affine_forward(x, w, b): out = None N = x.shape[0] x_row = x.reshape(N, -1) w_row = w.reshape(w.shape[0], -1).T out = np.dot(x_row, w_row) + b.reshape(1, -1) cache = (x, w, b) return out, ...

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 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...

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...

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...

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)报错

relu_forward函数中，使用了一个随机生成的w和全零的b，而这个w的维度是(784, 100)，而输入x的维度为(40, 6272)，所以在调用layers.affine_forward(x, w, b)函数时，因为矩阵维度不匹配而出现了错误...

def affine_forward(x, w, b): out = None N = x.shape[0] x_row = x.reshape(N, -1) w = np.random.randn(6272, 100) out = np.dot(x_row, w) + b.reshape(1, -1) cache = (x, w, b) return out, cacherror: shapes (40,100) and (6272,100) not aligned: 100 (dim 1) != 6272 (dim 0)

def affine_forward(x, w, b): out = None N = x.shape[0] x_row = x.reshape(N, -1) w = np.random.randn(6272, 100) out = np.dot(x_row, w.T) + b.reshape(1, -1) cache = (x, w, b) return out, cache ...

def affine_forward(x, w, b): out = None N = x.shape[0] x_row = x.reshape(N, -1) w = np.random.randn(784, 100) out = np.dot(x_row, w) + b.reshape(1, -1) cache = (x, w, b) return out, cache mnist识别shapes (40,6272) and (784,100) not aligned: 6272 (dim 1) != 784 (dim 0)

这个错误提示是因为在运行np.dot函数时，第一个矩阵的列数不等于第二个矩阵的行数。在这里，第一个矩阵的形状是(40...具体来说，在这个例子中，你需要将第一个矩阵的形状改为(40, 784)，可以通过x.reshape(N, -1)实现。

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, cacheshapes (40,6272) and (784,100) not aligned: 6272 (dim 1) != 784 (dim 0)

def affine_forward(x, w, b): out = None N = x.shape[0] x_row = x.reshape(N, -1) w_row = w.reshape(w.shape[0], -1).T out = np.dot(x_row, w_row) + b.reshape(1, -1) cache = (x, w, b) return out, ...

def affine_forward(x, w, b): out = None # Reshape x into rows N = x.shape[0] x_row = x.reshape(N, -1) # (N, 6272) out = np.dot(x_row, w) + b.reshape(1, -1) # (N, 100) cache = (x, w, b) return out, cacheValueError: shapes (40,6272) and (8192,100) not aligned: 6272 (dim 1) != 8192 (dim 0)

在这个具体的例子中，输入数据 x 的维度为 (40, 6272)，而权重矩阵 w 的维度为 (6272, 100)，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。你可以检查一下你传入函数...

def affine_forward(x, w, b): out = None # Reshape x into rows N = x.shape[0] x_row = x.reshape(N, -1) # (N,784) out = np.dot(x_row, w) + b # (N,M) cache = (x, w, b) return out, cacheshapes (40,6272) and (8192,100) not aligned: 6272 (dim 1) != 8192 (dim 0)报错

在这个具体的例子中，权重矩阵 w 的维度为 (6272, 8192)，而偏置项矩阵 b 的维度为 (100,)，这意味着你需要将偏置项矩阵 b 扩展为一个维度为 (1, 100) 的矩阵，然后将其加到 np.dot(x_row, w) 的结果上。你可以尝试...

它的具体实现是这样的，再详细解释一下 bool Spline2dConstraint::Add2dBoundary( const std::vector<double>& t_coord, const std::vector<double>& angle, const std::vector<Vec2d>& ref_point, const std::vector<double>& longitudinal_bound, const std::vector<double>& lateral_bound) { if (t_coord.size() != angle.size() || angle.size() != ref_point.size() || ref_point.size() != lateral_bound.size() || lateral_bound.size() != longitudinal_bound.size()) { return false; } Eigen::MatrixXd affine_inequality = Eigen::MatrixXd::Zero(4 * t_coord.size(), total_param_); Eigen::MatrixXd affine_boundary = Eigen::MatrixXd::Zero(4 * t_coord.size(), 1); for (uint32_t i = 0; i < t_coord.size(); ++i) { const double d_lateral = SignDistance(ref_point[i], angle[i]); const double d_longitudinal = SignDistance(ref_point[i], angle[i] - M_PI / 2.0); const uint32_t index = FindIndex(t_coord[i]); const double rel_t = t_coord[i] - t_knots_[index]; const uint32_t index_offset = 2 * index * (spline_order_ + 1); std::vector<double> longi_coef = AffineCoef(angle[i], rel_t); std::vector<double> longitudinal_coef = AffineCoef(angle[i] - M_PI / 2, rel_t); for (uint32_t j = 0; j < 2 * (spline_order_ + 1); ++j) { // upper longi affine_inequality(4 * i, index_offset + j) = longi_coef[j]; // lower longi affine_inequality(4 * i + 1, index_offset + j) = -longi_coef[j]; // upper longitudinal affine_inequality(4 * i + 2, index_offset + j) = longitudinal_coef[j]; // lower longitudinal affine_inequality(4 * i + 3, index_offset + j) = -longitudinal_coef[j]; } affine_boundary(4 * i, 0) = d_lateral - lateral_bound[i]; affine_boundary(4 * i + 1, 0) = -d_lateral - lateral_bound[i]; affine_boundary(4 * i + 2, 0) = d_longitudinal - longitudinal_bound[i]; affine_boundary(4 * i + 3, 0) = -d_longitudinal - longitudinal_bound[i]; } // std::cout << affine_inequality << std::endl; return AddInequalityConstraint(affine_inequality, affine_boundary); }

随后，函数会将系数填充到 affine_inequality 矩阵中，为上下限约束的系数赋值。 同时，函数还将边界值与距离值进行比较，并将结果填充到 affine_boundary 矩阵中，作为上下限约束的边界值。 最后，函数调用 ...

def __init__(self, dim, eps=1e-05, elementwise_affine=True): super(GlobalLayerNorm, self).__init__() self.dim = dim self.eps = eps self.elementwise_affine = elementwise_affine if self.elementwise_affine: self.weight = nn.Parameter(torch.ones(self.dim, 1)) self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(self.dim, 1)) else: self.register_parameter('weight', None) self.register_parameter('bias', None)、

如果elementwise_affine为True，则初始化可学习的参数weight和bias，分别为一个形状为(dim,1)的全1张量和一个形状为(dim,1)的全0张量；否则将weight和bias设置为None。最后通过调用register_parameter方法将weight和...

class CumulativeLayerNorm(nn.LayerNorm): def __init__(self, dim, elementwise_affine=True): super(CumulativeLayerNorm, self).__init__( dim, elementwise_affine=elementwise_affine) def forward(self, x): # x: N x C x L # N x L x C x = torch.transpose(x, 1, 2) # N x L x C == only channel norm x = super().forward(x) # N x C x L x = torch.transpose(x, 1, 2) return x def select_norm(norm, dim): if norm not in ['gln', 'cln', 'bn']: if xdrlib.dim() != 3: raise RuntimeError("{} accept 3D tensor as input".format(Self.__name__)) if norm == 'gln': return GlobalLayerNorm(dim, elementwise_affine=True) if norm == 'cln': return CumulativeLayerNorm(dim, elementwise_affine=True) else: return nn.BatchNorm1d(dim)

这段代码是一个 PyTorch 实现的自定义归一化层，其中包括了三种不同的归一化方式：Global Layer Norm（GLN）、Cumulative Layer Norm（CLN）和 Batch Norm（BN）。其中，GLN 是全局归一化，CLN 是累积归一化，BN 是...

i_tetha = torch.autograd.Variable(torch.zeros(B, 2, 3)).cuda() i_tetha[:, 0, 0] = 1 i_tetha[:, 1, 1] = 1 i_grid = F.affine_grid(i_tetha, [B, C, H, W], align_corners=True) flip_grid = i_grid.clone() flip_grid[:, :, :, 0] = -flip_grid[:, :, :, 0]

然后，将 i_tetha 的第一列的第一个元素设置为 1，表示在仿射变换中 x 坐标不发生变化。将 i_tetha 的第二列的第二个元素设置为 1，表示在仿射变换中 y 坐标不发生变化。这样就构造了一个单位矩阵作为仿射变换矩阵。...

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，W为超参数会导致程序错误，应该如何修改

你可以修改函数定义，使其接受额外的W参数，如下所示： def affine_forward(x, w, b, W): 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...

dx_num = eval_numerical_gradient_array(lambda x: affine_forward(x, w, b)[0], x, dout)

这行代码是用来计算仿射层（affine layer）的反向传播的梯度的。其中，x 是输入数据，w 是权重参数，b 是偏置参数，dout 是反向传播回来的上游梯度。这行代码中使用了 eval_numerical_gradient_array 函数来数值化地...

affine_forward(x, w, b)[0]

affine_forward(x, w, b) 函数的第一个返回值是 out，即前向传播后的输出值。因此，affine_forward(x, w, b)[0] 表示前向传播后的输出值。 具体来说，affine_forward(x, w, b) 函数实现了全连接层的前向传播，其中...

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