Julia 中的尺寸不匹配答案

【问题标题】：Dimensions Mismatch in juliaJulia 中的尺寸不匹配
【发布时间】：2018-02-22 11:14:24
【问题描述】：

我收到此错误：

DimensionMismatch("second dimension of A, 1, does not match length of x, 20")

下面的代码。我正在尝试在一些样本data 上训练模型。我在 Julia 中使用Flux 机器学习库。

我检查了我的尺寸，我觉得它们是正确的。有什么问题？

using Flux
using Flux: mse

data = [(i,i) for i in 1:20]
x = [i for i in 1:20]
y = [i for i in 1:20]

m = Chain(
 Dense(1, 10, relu),
 Dense(10, 1),
 softmax)

opt = ADAM(params(m))

loss(x, y) = mse(m(x), y)
evalcb = () -> @show(loss(x, y))
accuracy(x, y) = mean(argmax(m(x)) .== argmax(y))

#this line gives the error
Flux.train!(loss, data, opt,cb = throttle(evalcb, 10))

【问题讨论】：

对 Flux 不太熟悉，但如果您发布完整的错误消息，人们可能会更容易提供帮助 :)
您的代码由于油门而引发 undefvar 错误。你能修好吗？

标签： machine-learning neural-network julia flux-machine-learning

【解决方案1】：

您的第一个密集层有一个大小为10x1 的权重矩阵。您可以按如下方式检查：

m.layers[1].W

因此，您的数据大小应为1x20，以便您可以将其与链中的权重相乘。

x = reshape(x,1,20)
opt = ADAM(params(m))

loss(x, y) = mse(m(x), y)
evalcb = () -> @show(loss(x, y))
accuracy(x, y) = mean(argmax(m(x)) .== argmax(y))

#Now it should work.
Flux.train!(loss, data, opt,cb = Flux.throttle(evalcb, 10))

【讨论】：

还是不行。维度问题在data 中，因为这是我要传递给train! 的内容。
我试过data = [( reshape([i],1,1) ,i) for i in 1:20]，但也没用。
这与我在回答中解释的不完全相同。您在上面所做的仍然是错误的。