我正在使用numpy 1.9和Theano的最新版本编写此代码,但是遇到无法修复的错误。我怀疑这可能是我声明变量类型的方式,但是我无法解决它。感谢您的建议。我想用向量乘积一个矩阵,并用一个偏差求和。
import theano.tensor as T
from theano import function
import numpy as np
import pprint
def test_theano_matrix():
pp = pprint.PrettyPrinter(indent=3)
W= T.fmatrix()
x=T.fvector()
b= T.fvector()
y = T.dot(W,x) + b
lin_func = function([W,x,b],y)
dt = np.dtype(np.float)
w_inp = np.matrix('1 0;0 1',dtype=dt)
x_inp = np.matrix('2;1',dtype=dt)
b_inp = np.matrix('0;0',dtype=dt)
lin_func(w_inp,x_inp,b_inp)
if __name__ == '__main__':
test_theano_matrix()
我收到以下错误:
raise TypeError(err_msg, data)
TypeError: ('Bad input argument to theano function at index 0(0-based)',
'TensorType(float32, matrix) cannot store a value of dtype float64 without risking loss of precision. If you do not mind this loss, you can: 1) explicitly cast your data to float32, or 2) set "allow_input_downcast=True" when calling "function".', matrix([[ 1., 0.],[ 0., 1.]]))
谢谢你的时间!
最佳答案
我遇到了类似的错误,可以通过添加包含以下两行的.theanorc
文件来解决此问题:
[global]
floatX = float32
这似乎可以解决所有问题。但是,您的问题显示一个略有不同的错误。但我认为值得尝试。
关于python - 由于Theano和NumPy变量类型而导致错误,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/22914786/