Value Error: Dimension Mismatch .., in Theano

Question

我刚刚学习了卷积神经网络教程并尝试重写代码： http://deeplearning.net/tutorial/code/convolutional_mlp.py

我尝试更改第 108 行的代码，来自：

self.output = T.tanh(pooled_out + self.b.dimshuffle('x', 0, 'x', 'x'))

至

self.output = T.tanh(conv_out + self.b.dimshuffle('x', 0, 'x', 'x'))

然后我得到这个错误：

ValueError: dimension mismatch in args to gemm (500,20000)x(800,500)->(500,500)
Apply node that caused the error: GpuDot22(GpuElemwise{tanh,no_inplace}.0, W)
Toposort index: 40
Inputs types: [CudaNdarrayType(float32, matrix), CudaNdarrayType(float32, matrix)]
Inputs shapes: [(500, 20000), (800, 500)]
Inputs strides: [(20000, 1), (500, 1)]
Inputs values: ['not shown', 'not shown']
Outputs clients: [[GpuElemwise{Composite{tanh((i0 + i1))}}[(0, 0)](GpuDot22.0, GpuDimShuffle{x,0}.0)]]

我不知道为什么会这样，因为我认为pooled_out和conv_out在二次元中的形状相同

谁能帮我解释一下为什么会这样？

Answer 1

问题不在 LeNetConvPoolLayer 内部，而是在下一层，它期望 LeNetConvPoolLayer 的输出是一种尺寸，但却得到了其他东西。

要跳过池化，您需要调整 LeNetConvPoolLayer 之后的每一层，以期望其输入具有适当更大的尺寸。

Value Error: Dimension Mismatch .., in Theano

Value Error: Dimension Mismatch .., in Theano

python

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