值错误太多要解压的值（预期 2）

Question

我有一个特征向量 X_train 用于 64*64 像素的图像集

因此系统以 RGB 模式存储图像，每个 64*64 像素

因此将图像重塑为特征向量给出： 64*64*3（每个图像的 RGB），图像数量 = (12288,209)

其中 209 是训练示例的数量

这是我收到错误的代码部分

           print(X_train.shape)
     ----> w,b  =  np.zeros((X_train.shape[0],1))

          Output:(12288,209)
          ValueError:  too many values to unpack (expected 2)

Answer 1

要同时分配给两个变量，不要使用解包，

w = np.zeros((X_train.shape[0],1))
b = np.zeros((X_train.shape[0],1))