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 12:53:17 浏览: 23
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_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。
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
这个错误发生在第4行的 np.dot(x_row, w_row) 上,因为x_row的第二个维度是6272,而w_row的第一个维度是100,两个维度不相等,无法进行矩阵乘法。根据错误提示,w的形状是(100,8192),应该将x的第二个维度重新设置为8192才能进行矩阵乘法。修改代码如下:
```
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
```