python numpy ValueError：shapes（171，）和（784,500）未對齊：171

Question

我有數據向量（1個列），我正在使用

def propup(self, vis):
   pre_sigmoid_activation = numpy.dot(vis, self.W) + self.hbias
   return sigmoid(pre_sigmoid_activation)

但我得到錯誤

ValueError：形狀（171，）和（784,500）不對齊：171（dim 0）！= 784（dim 0）

Answer 1

一個矩陣和矢量之間的點積被定義為如此 。

這意味着矩陣的寬度和向量的高度應相同。

在您的情況下， ves.shape = [,171]是矢量的高度，但是self.W.shape = [784, 500]表示矩陣self.W的寬度是784。為了使numpy.dot工作正確地，您需要確保ves.shape = [x, 784] ，其中x是某個整數。

沒有更多的代碼，我只能猜測您正在嘗試訓練神經網絡來解決MNIST問題（784維度非常具體）。 因此，請確保將正確的向量發送到propup() 。 無論如何，這里有一些有關矩陣乘法的重要資料：矩陣乘法： https : //www.mathsisfun.com/algebra/matrix-multiplying.html