值错误：维度不匹配..，在AN中

Question

我刚刚学习了卷积神经网络教程，尝试重新编写代码： http://deeplearning.net/tutorial/code/convolutional_mlp.py

我试着把第108行的代码改为：

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

到

^{pr2}$

然后我得到了一个错误：

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)]]

我不知道为什么会发生这种情况，因为我认为pooled_out和{}在第二维度中有相同的形状

有人能帮我解释一下为什么会这样吗？在

Answer 1

问题不在LeNetConvPoolLayer内部，而是在下一层中，该层希望LeNetConvPoolLayer的输出为一个大小，但却得到了其他内容。在

要跳过池，您需要调整LeNetConvPoolLayer后面的每个层，使其输入的大小适当增大。在