ValueError: all the input array dimensions for the concatenation axis must match exactly, but along dimension 2, the array at index 0 has size 3

Question

我收到错误 ValueError: 串联轴的所有输入数组维度必须完全匹配，但沿着维度 2，索引 0 处的数组大小为 3，索引 1 处的数组大小为尺寸 1 而运行下面的代码。

for i in range(6):
    print('current b', current_batch)
   
    current_pred = model.predict(current_batch)[0]
    print('current pred', current_pred)
    
    test_predictions.append(current_pred) 
    print('current batch', current_batch)
    print('current batch => ', current_batch[:,1:,:])
    
    current_batch = np.append(current_batch[:,1:,:], [[current_pred]], axis=1)

收到此错误

谁能解释一下为什么会这样。

谢谢，

Answer 1

基本上，Numpy 告诉您串联矩阵的形状应该对齐。例如，可以将 3x4 矩阵与 3x5 矩阵连接起来，以便我们得到 3x9 矩阵（我们添加了维度 1）。

这里的问题是 Numpy 告诉你轴没有对齐。在我的示例中，这将尝试将 3x4 矩阵与 10x10 矩阵连接起来。这是不可能的，因为形状没有对齐。

这通常意味着您正在尝试连接错误的东西。如果您确定，请尝试使用 np.reshape 函数，这将更改其中一个矩阵的形状，以便将它们连接起来。

Answer 2

如回溯所示，np.append 实际上使用的是 np.concatenate。您是否阅读（研究）了这两个功能的文档？了解他们对维度的看法吗？

从显示[[current_pred]]，转换为数组将是(1,1,1)形状。你明白吗？

current_batch[:,1:,:] 是，据我所知，从小图像 (1,5,3)

您要求加入轴 1，即 1 和 5，好的。但它说最后一个维度，轴 2 不匹配。那1不等于3，你明白吗？

像使用 test_predictions.append(current_pred) 一样添加列表在迭代中效果很好。

np.append 效果不佳。即使它有效，它也很慢。在这里它不起作用，因为您没有足够注意匹配尺寸。

ValueError: all the input array dimensions for the concatenation axis must match exactly, but along dimension 2, the array at index 0 has size 3

ValueError: all the input array dimensions for the concatenation axis must match exactly, but along dimension 2, the array at index 0 has size 3

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