为什么我不能评估 theano 中重塑的张量变量？

Question

为什么我不能通过我下面写的代码来评估重构后的张量变量？

from theano import shared
from theano import tensor as T
import numpy

x = T.matrix('x') # the input data

# input = (nImages, nChannel(nFeatureMaps), nDim1, nDim2, nDim3)

layer1_input = T.reshape(x, xTrain.shape, ndim=5)
layer1_input.eval({x:xTrain})

由于我已经对张量变量 x 进行了整形，并将一个相同维度的 numpy 数组传递给它，所以它只是报告，

TypeError:('带有名称的theano函数的输入参数错误 ":17" 在索引 0（从 0 开始）', '错误 维度数：预期为 2，得到 5 个形状（2592、1、51、61， 23).')

Answer 1

我认为问题在于您使用matrix（二维）作为x 的数据类型，它接收五维输入xTrain。正如here 所说，对于五维输入，您应该创建自定义数据类型。

示例代码：

from theano import tensor as T
import numpy as np
xTrain = np.random.rand(1,1,2,3,3).astype('float32')

dtensor5 = T.TensorType('float32', (False,)*5)
x = dtensor5('x')

layer1_input = x
print layer1_input.eval({x:xTrain})

关于

因为我已经重塑了张量变量 x，并传递了一个 numpy 数组 与它相同的维度

我认为实际发生的情况是变量 x 首先接收输入（引发错误），然后为 layer1_input 重塑它